基于估计概率密度函数的独立分量分析方法

• 作者: 张贤达 李小军 楼顺天
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 独立分量分析 梯度下降法 高斯混合模型 串音误差
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 574-578
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.23
• 字数: 3312字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2005.04.020

摘要

基于最优估计函数,给出了一种估计得分函数的方法.通过使用高斯混合模型,给出了估计信号概率密度的EM算法和进行独立分量分析优化的梯度算法.为了提高算法的精度和稳定度,发展了迭代估计概率密度的方法,该方法可以针对超、亚混合信号进行分离.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	楼顺天	西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室	55	530	9.0	21.0
2	李小军	西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室	4	139	4.0	4.0