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:
本文针对盲信号分离中,如何根据信号特征进行有序提取的问题进行了探讨,提出了一种基于遗传算法的有序盲信号提取算法.该方法能够确保源信号按照四阶累计量的绝对值降序提取,解决了目前一些基于梯度的提取算法容易陷入局部极值而不能保证有序提取的问题;另外,在信号提取的消源过程中,我们还提出了一种基于Schmidt正交化的消源去相关算法,该方法不仅简化了Cichocki-Thawonmas-Amari(1997)消源算法的复杂计算,同时还对消源后的混叠信号进行了白化.仿真结果表明,该算法能够保证实现盲信号的有序提取.
推荐文章
基于遗传算法的盲源分离算法
盲源分离
遗传算法
互信息
超高斯
亚高斯
快速独立分量分析算法
Matlab环境下基于遗传算法的正弦波信号参数提取
遗传算法
正弦波
参数提取
Matlab
适合盲提取的自适应遗传算法
盲源分离
盲提取
遗传算法
负熵
边缘熵
概率密度估计
基于细菌觅食优化的盲信号提取算法
细菌觅食优化
盲信号提取
负熵
消源
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 基于遗传算法的有序盲信号提取
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 遗传算法 有序盲提取 四阶累计量 Schmidt正交化
年,卷(期) 2004,(4) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 616-619
页数 4页 分类号 TN912.3
字数 3456字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2004.04.020
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 谢胜利 华南理工大学电信学院 175 4294 30.0 61.0
2 何昭水 华南理工大学电信学院 12 312 9.0 12.0
3 章晋龙 华南理工大学电信学院 10 227 7.0 10.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (5)
共引文献  (15)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (42)
同被引文献  (7)
二级引证文献  (127)
1995(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1997(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(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)
2005(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2006(6)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(0)
2007(9)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(1)
2008(6)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(2)
2009(6)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(1)
2010(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2011(11)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(7)
2012(23)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(17)
2013(18)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(17)
2014(24)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(23)
2015(18)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(17)
2016(11)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(10)
2017(12)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(12)
2018(10)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(9)
2019(9)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(8)
2020(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
遗传算法
有序盲提取
四阶累计量
Schmidt正交化
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
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
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
教育部科学技术研究项目
英文译名:Key Project of Chinese Ministry of Education
官方网址:http://www.dost.moe.edu.cn
项目类型:教育部科学技术研究重点项目
学科类型:
论文1v1指导