一种基于最大熵准则的盲解卷积改进算法

• 作者: 杨杰 胡英
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 盲解卷积 Parzen窗密度估计法 最大熵准则
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 976-980
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2004.07.033

摘要

独立源信号的卷积混合比线性混合更接近真实情况.利用非参数概率密度估计方法--Parzen窗函数估计法,提出了一种具有良好适应性的盲解卷积改进算法.该算法可以在无需知道信号分布形式的情况下,较准确地估计出密度函数值,且比传统的最大算法中采用固定的概率密度函数估计更接近信号点的真实概率密度.同时,此算法还具有无论对规则、单峰分布还是不规则、多峰分布都可以取得较好的估计的优点.因此,在理论上,改进算法可以获得比传统算法更优越的分离性能且能广泛地应用于具有各种分布的信号.实验结果证实,这一算法能有效地从各种分布的信号包括真实语音、图像等构成的卷积混合信号中恢复出原始信号.与最大熵算法相比,改进算法具有更好的分离性和更广泛的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	上海交通大学图像处理与模式识别所	340	5370	35.0	58.0
2	胡英	上海交通大学图像处理与模式识别所	9	110	6.0	9.0