基于相关熵的盲源分离算法

• 作者: 唐斌 成昊
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 盲源分离 相关熵 独立性测度 信息理论学习 参数化中心相关熵
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 214-218
• 分类号: TN912
• 字数: 3858字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.02.007

摘要

提出了基于相关熵的盲源分离算法.与传统独立成分分析(ICA)方法利用四阶统计量或时间结构的盲源分离不同,该算法从信息理论学习中的相关熵概念出发,利用相关熵中蕴涵的各偶数阶统计信息,通过参数化中心相关熵与独立性测度的关系,建立代价函数,并通过优化算法对其进行寻优,从而得到解混矩阵并分离出源信号.仿真结果表明,在分离超高斯混合源和次高斯混合源时,分离性能优于传统的ICA方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐斌	电子科技大学电子工程学院	210	2076	24.0	33.0
2	成昊	电子科技大学电子工程学院	6	89	5.0	6.0