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介绍比例微分变步长法在盲源分离中的应用,着重阐述对于非高斯混合输出信号,高阶累积量对比例微分变步长盲源分离结果的影响.研究表明,比例微分变步长法不仅适用于高斯型混合输出信号,也适用于非高斯型混合输出信号.对于非高斯型信号,应考虑高阶累积量的贡献.将二阶、三阶和四阶累积量分别作为比例微分算法的控制量,结果表明,三者均能获得相同量级的收敛速度和分离精度,但四阶累积量的初始步长取值范围最大,为0.1~1.2;而二阶和三阶累积量的初始步长取值范围相对较小,仅为0.1~0.4.因此,基于比例微分变步长算法的盲源分离技术,通过合理选择累积量阶数,可适用于不同类型的混合源信号的分离. 相似文献
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所有信号均有既定的峭度累积量,无论是固定步长自然梯度盲源分离或变步长自然梯度盲源分离,从分离信号峭度累积量变化的角度看,观察分离信号峭度累积量随步长迭代(固定步长迭代,或变步长迭代)过程的前后之差值e(k)变化,可衡量自然梯度盲源分离稳定加速收敛的观察指标就存在于e(k)曲线的变化特征中.仿真实验结果表明:e(k)曲线... 相似文献
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