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摘要:
盲信号分离是近几年才发展起来,用于解决从混合观测数据中分离源信号的一门新技术,已在许多领域获得了广泛应用.本文介绍了盲分离的主要理论和两大类实现方法--独立分量分析和非线性主分量分析,并在此基础上介绍了实现盲信号分离的不同算法、在非线性混合情况下的算法以及盲信号分离将来的发展方向.
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文献信息
篇名 盲信号分离的现状和展望
来源期刊 信息与电子工程 学科 工学
关键词 盲信号分离 独立分量分析 非线性PCA 最小互信息法 最大熵法
年,卷(期) 2003,(1) 所属期刊栏目 综述与评论
研究方向 页码范围 69-79
页数 11页 分类号 TN911.6
字数 8122字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-2892.2003.01.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毛剑琴 北京航空航天大学第七研究室 64 925 16.0 28.0
2 李木森 北京航空航天大学第七研究室 1 75 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
盲信号分离
独立分量分析
非线性PCA
最小互信息法
最大熵法
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
太赫兹科学与电子信息学报
双月刊
2095-4980
51-1746/TN
大16开
四川绵阳919信箱532分箱
62-241
2003
chi
出版文献量(篇)
3051
总下载数(次)
7
总被引数(次)
11167
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