| 自适应最优保存遗传算法在盲信号分离中的应用 |
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| 引用本文： | 尉宇,聂玉峰. 自适应最优保存遗传算法在盲信号分离中的应用[J]. 武汉科技大学学报(自然科学版), 2003, 26(3): 297-300 |
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| 作者姓名： | 尉宇 聂玉峰 |
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| 作者单位： | 武汉科技大学城市建设学院,湖北,武汉,430070 |
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| 摘 要： | ![]()
独立分量分析方法(ICA)是信号处理的一种新技术。其基本目标是寻找线性变换矩阵，将观测的多维混合信号进行变换，变换后的输出信号各分量之间尽可能统计独立。将遗传算法与ICA相结合，提出基于GA的盲分离算法，并分析了它们的收敛性和稳态性能。其有效性为仿真结果所证实。
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| 关 键 词： | 盲源分离 独立分量分析 遗传算法 |
| 文章编号： | 1672-3090(2003)03-0297-04 |
| 修稿时间： | 2003-04-28 |
Genetic Algorithm Approach to Blind Source Separation |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | blind source separation independent component analysis genetic algorithm |
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