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带参考信号的盲源分离算法在各个领域有着广泛的应用,但现有算法大都存在提取信号与源信号之间误差较大的问题,其中目标函数是影响误差的一个重要因素。因此针对目标函数,提出了一种改进带参考信号的盲源分离算法。该算法首先在标准对比函数中耦合含有先验信息的测量度函数,以此得到新的目标函数;然后引入松弛因子运用拉格朗日乘子法对目标函数进行优化,避免了不等式约束问题,有效地得到了最优的分离矩阵。仿真实验结果表明,相比现有算法,本文算法具有更小的误差;在滚动轴承故障诊断实验中也正确地提取了故障特征,验证了算法的有效性。 相似文献
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欠定盲源分离混合矩阵的估计可以转化为三阶张量的标准分解问题。为解决现有标准分解算法运算复杂度高、所需时间长的缺点,引入塔克分解先把张量压缩为较低维的核张量,塔克分解因子可通过原张量mode 3矩阵的左奇异向量求得。然后运用交替最小二乘对该核张量进行标准分解,即可得到混合矩阵的估计。仿真结果表明,所提方法不仅可以达到与现有算法同样好的估计精度,而且具有更低的运算复杂度,运算时间较现有算法降低46.44%~76.28%。 相似文献
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对于同时存在亚高斯和超高斯源信号的盲信号分离问题,提出了适用于两类信号同时存在的合成概率模型,并以此概率模型计算非线性函数得到了分离两类信号的统一算法。同时,引入模糊推理系统在线确定自适应算法的迭代步长,因此学习算法的收敛速度更快,而且稳态误差更小。仿真实验分别通过对语音信号以及人工合成信号的分离,验证算法的有效性,并通过计算分离信号的干扰信号比(interference to signal ratio, ISR),证明提出的算法能够更好、更快地分离亚高斯与超高斯混合信号。 相似文献
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研究单比特接收机的高检测率测频方法,利用滤波器组将信号分成多通道,每条通道独立采样、测频,通过减小非线性变化产生谐波的影响达到提高检测率的目的,并对测频后的误检数据进行统计和分析,依据分析结果设计补偿矩阵,利用补偿矩阵对测频结果进行修正.仿真结果表明该方法有效提高了单比特接收机的双信号检测率,对于大动态范围的检测率提升更明显,归一化增益差为6 dB时检测率是原检测率的3.5倍.相关的研究方法和结论对实际工程应用具有一定的参考意义. 相似文献