| 超高斯与亚高斯混合信号的盲分离研究 |
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| 引用本文： | 王亮,王永利.超高斯与亚高斯混合信号的盲分离研究[J].科学技术与工程,2006,6(18):2841-2844. |
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| 作者姓名： | 王亮 王永利 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学第365研究所,西安,710072
2. 西北机电工程研究所鸿顺公司,咸阳,712000 |
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| 摘 要： | 基于信息最大化和自然梯度法原理，提出了一种超高斯与亚高斯混合信号的盲分离方法，该方法联合利用t分布密度模型和混合双曲正割函数密度模型对源信号概率密度函数进行估计，并采用峰度信息作为参数来选择密度模型及相应的非线性函数．对超高斯与亚高斯混合信号有较好的分离效果。用语音信号和心电信号仿真验证了算法的有效性。
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| 关 键 词： | 盲分离 超高斯 亚高斯 非线性函数 |
| 文章编号： | 1671-1815（2006）18-2841-04 |
| 收稿时间： | 2006-05-23 |
| 修稿时间： | 2006年5月23日 |
Research on Blind Source Separation for Mixed Sub-Gaussian and Super-Gaussian Sources |
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| WANG Liang,WANG Yongli.Research on Blind Source Separation for Mixed Sub-Gaussian and Super-Gaussian Sources[J].Science Technology and Engineering,2006,6(18):2841-2844. |
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| Authors: | WANG Liang WANG Yongli |
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| Abstract: | Based on Informax and natural gradient theory, a approach is proposed for blind of signals that contain super-Gaussian and sub-Gaussian source components. By combining model with the hyperbolic-Cauchy mixture density model for the estimation of source parameterized nonlinear function was applied to the natural gradient based learning rule. The the proposed algorithm is summarized. Through the analysis of speech sources and ECG data, source separation the t-distribution distribution, a implementation of the efficiency of this algorithm is verified. |
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| Keywords: | blind source separation super-Gaussian sub-Gaussian nonlinear function |
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