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摘要:
针对源信号的稀疏性影响欠定混合矩阵的估计精度,在源信号单源频率及非单源频率分量分析的基础上,通过对观测信号频率峰值的幅值比值所构成的列向量聚类,提出欠定条件下弱稀疏源信号混合矩阵的盲估计方法。鉴于经典聚类算法的局部收敛性带来聚类结果的不稳定性,采用全局收敛特性较好的遗传模拟退火聚类算法提高聚类结果的鲁棒性。仿真实验表明,本文提出的混合矩阵估计方法及采用的聚类算法在不同欠定条件及噪声环境下具有较强的估计性能。
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文献信息
篇名 欠定条件下弱稀疏源信号混合矩阵盲估计
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 欠定盲信号分离 弱稀疏信号 混合矩阵盲估计 遗传模拟退火聚类算法
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 793-801
页数 9页 分类号 TN911.7|TH17
字数 5799字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2015.04.010
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 李宁 武汉科技大学机械自动化学院 21 173 6.0 12.0
2 陈海庭 武汉科技大学机械自动化学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
欠定盲信号分离
弱稀疏信号
混合矩阵盲估计
遗传模拟退火聚类算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
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7
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25271
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