基于广义特征值和核函数的非线性盲分离算法

• 作者: 姚振坚 李朝晖 谢胜利 高鹰
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 广义特征值分解 核特征空间 盲信号分离 非线性混合
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 1490-1493
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3305字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2006.10.008

摘要

在给出了一种基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法的基础上,结合核特征空间而给出了一种非线性混合信号盲分离算法.该算法首先将混合信号映射到高维核特征空间,同时构造该核特征空间的一组正交基.其次,通过这组正交基将高维核特征空间的信号映射到参数空间,从而把非线性混合信号盲分离问题转化为参数空间的线性混合信号盲分离问题.在参数空间中,应用基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法对信号进行分离.该算法具有闭解形式,计算简单,收敛精度较高,稳定性好.仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能.

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	华南理工大学电子与信息学院	175	4294	30.0	61.0
2	高鹰	广州大学信息学院计算机科学与技术系	80	1990	16.0	44.0
6	姚振坚	广州大学信息学院计算机科学与技术系	10	51	4.0	7.0
7	李朝晖	广州大学信息学院计算机科学与技术系	10	137	8.0	10.0