基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
本文研究了后非线性混合信号的盲分离.后非线性混合信号是由线性混合的每一路信号分别经过一个非线性畸变产生的.因此分离这种信号需要在适用于线性混合的线性分离结构前放置一个用于补偿非线性畸变的非线性校正部分.本文用一种最大似然方法推导了一般后非线性分离结构的学习公式.在前人一些工作的基础上,提出了一种用于亚、超高斯信号后非线性混合的盲分离算法.该算法用多层感知器对分离结构的非线性校正部分进行建模,迭代过程中根据一稳定性条件在分别适用于亚、超高斯信号的概率模型间进行切换并以块自适应方式工作.通过对模拟信号及实际信号(图像和语音)的实验证明了该算法的有效性.
推荐文章
超高斯和亚高斯混合信号的盲分离算法研究
盲源分离
独立分量分析
超高斯
亚高斯
基于小波平滑的超高斯与亚高斯信号盲源分离算法
盲源分离
超高斯
亚高斯
小波变换
平滑因子
一种盲信号处理中的时域自适应滤波算法
盲信号处理
非线性投影
自适应
带通滤波
盲信号分离的自适应算法研究
盲信号分离
自适应算法
BSS
LMS
EASI
RLS
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 亚、超高斯信号后非线性混合盲分离的一种块自适应算法
来源期刊 东南大学学报(英文版) 学科 工学
关键词 信号盲分离,神经网络,非线性混合,亚、超高斯
年,卷(期) 2000,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-9
页数 9页 分类号 TN911.7
字数 1753字 语种 英文
DOI 10.3969/j.issn.1003-7985.2000.02.001
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (5)
二级引证文献  (15)
1992(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1996(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
1999(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2000(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2001(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2010(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2012(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2013(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2014(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2016(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2018(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2019(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
信号盲分离,神经网络,非线性混合,亚、超高斯
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(英文版)
季刊
1003-7985
32-1325/N
大16开
南京四牌楼2号
1984
eng
出版文献量(篇)
2004
总下载数(次)
1
总被引数(次)
8843
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导