一种并行主偏度分析算法及其在盲源分离上的应用

• 作者: 李康宁 王肃静 郭永刚 黄石羽
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 盲源分离(BSS) 偏度 张量 并行主偏度分析 正交化
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 910-919
• 页数: 10页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2020.05.012

摘要

盲源分离(Blind source separation,BSS)是一种从混合信号中提取和恢复源信号的信号处理方法.在众多BSS算法中,主偏度分析(Principal skewness analysis,PSA)算法是近年来出现的一种以三阶统计量为目标函数的BSS算法,其运算速度快于常规的BSS算法,但因其采用了串行的计算方式,在使用中存在误差累积问题.针对这一问题,本文在PSA算法基础上进行改进,提出了一种并行PSA算法.该算法以并行计算代替串行计算,可以同时估计出各个独立成分对应的方向,避免了误差累积问题.数值仿真实验表明,与PSA算法相比,并行PSA算法既保持了计算速度,同时提高了对源信号的估计准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭永刚	中国科学院声学研究所	14	21	2.0	4.0
2	王肃静	中国科学院声学研究所	2	0	0.0	0.0
3	李康宁	中国科学院声学研究所	1	0	0.0	0.0
4	黄石羽	中国科学院声学研究所	1	0	0.0	0.0