基于KL散度的增量非负矩阵分解盲源分离算法

• 作者: 刘中健 赵治栋 赵知劲
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 增量非负矩阵分解 散度 盲源分离 乘性更新
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.72
• 语种: 中文

摘要

利用KL散度衡量增量非负矩阵分解效果，提高非负矩阵分解性能；施加行列式、稀疏性和相关性等约束条件，保证盲源信号分离的唯一性和性能；采用自然梯度下降法并选择合适的学习速率，得到源分离算法，该算法利用前一次分离结果和现在的输入信号矢量，迭代更新分离矩阵。仿真表明，KL-INMF盲源分离算法性能优于基于欧式距离INMF的盲源分离算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵知劲	杭州电子科技大学通信工程学院	200	1531	19.0	29.0
2	赵治栋	杭州电子科技大学通信工程学院	42	284	8.0	15.0
3	刘中健	杭州电子科技大学通信工程学院	3	14	3.0	3.0