基于加权最小二乘支持向量机的欠定盲源分离

• 作者: 刘珊珊 赵立权
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 欠定盲源分离 加权最小二乘支持向量机 K-均值聚类 矩阵估计
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 应用基础与前沿技术
• 页码范围: 1200-1205
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2015.11.003

摘要

为了进一步提高欠定盲源分离算法中混合矩阵估计方法的性能，提出了一种基于加权最小二乘支持向量机( SVM)的欠定盲源分离混合矩阵估计方法。该方法利用信号的方向角度特征估计出有效信源信号个数，然后采用加权最小二乘支持向量机方法获得初始权值，每次将其中一个权值对应的样本点作为测试样本，其余点作为训练样本，依次对样本的误差变量进行更新，再根据权值计算公式实现所有权值的更新，进而确定最优分类平面，实现对观测信号的最优分类，最终估计出混合矩阵。实验结果表明，新算法是有效的，其平均误差是基于K-均值方法误差的0.2倍左右，是基于SVM算法平均误差的0.5倍左右。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵立权	东北电力大学信息工程学院	34	101	5.0	8.0
2	刘珊珊	东北电力大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0