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摘要:
欠定盲矩阵估计是欠定盲源分离的关键技术,其估计结果直接影响源信号的分离精度.针对目前欠定盲矩阵估计算法稳定性差、估计精度不高的缺点,提出了一种基于混合聚类和网格密度的新算法.该算法利用基于人工蜂群算法和K-均值的混合聚类方法对信号数据进行聚类,提高聚类结果的稳定性;利用网格密度法修正每一类的聚类中心,提高混合矩阵的估计精度.实验结果表明,所提算法在稳定性和估计精度方面都比传统欠定盲矩阵估计算法有了明显改善.
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文献信息
篇名 基于混合聚类和网格密度的欠定盲矩阵估计
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 欠定盲源分离 混合矩阵估计 K-均值 人工蜂群 网格密度
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目 软件、算法与仿真
研究方向 页码范围 614-618
页数 分类号 TP311
字数 5726字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-506X.2012.03.34
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 毕晓君 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 126 1188 17.0 27.0
2 宫汝江 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 2 45 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
欠定盲源分离
混合矩阵估计
K-均值
人工蜂群
网格密度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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