基于高阶统计理论和量子遗传算法的非线性盲源分离算法研究

• 作者: 庄镇泉 杨俊安 王伦文
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 信号处理 非线性盲源分离 高阶统计理论 遗传算法 量子遗传算法
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 41-46
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7|TN957
• 字数: 5792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2004.01.008

摘要

本文系统分析了非线性盲源分离的模型和现有算法,讨论了非线性盲源分离中解的存在性和唯一性,提出了基于高阶统计理论中联合累积量的非线性盲源分离算法,并采用量子遗传算法进行优化求解.仿真结果表明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄镇泉	中国科学技术大学电子科学与技术系	120	2729	26.0	47.0
2	杨俊安	中国科学技术大学电子科学与技术系	15	642	11.0	15.0
3	王伦文	安徽大学人工智能研究所	4	64	3.0	4.0