基于特征值和奇异值分解方法的盲分离

• 作者: 李锵 滕建辅 王昕 马杰
• 来源期刊: 天津大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 盲分离 特征值 奇异值 性能指数
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 电子信息工程
• 页码范围: 740-743
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.6
• 字数: 2933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0493-2137.2005.08.016

摘要

在基于特征值和奇异值分解的盲分离算法中,采用固定时延相关统计量不能很好反映数据矩阵特征,故提出了一种基于不同时延正定相关矩阵的特征值和奇异值分解的盲分离算法.算法分观测信号的预白化和基于奇异值分解两个阶段,解决混和矩阵在输出信号数目大于等于输入信号数目的情况下,确定未知源信号的个数和分离的问题.仿真实验表明,改进算法能够准确分离出3个源信号,全系统矩阵比传统算法更接近分离要求,从性能指标来看,改进算法在信噪比10dB时,其分离的效果达到了良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李锵	天津大学电子信息工程学院	74	624	12.0	22.0
2	滕建辅	天津大学电子信息工程学院	69	640	11.0	23.0
3	王昕	天津大学电子信息工程学院	19	77	5.0	8.0
4	马杰	天津大学电子信息工程学院	7	16	2.0	4.0