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基于核密度最大熵方法的杂系混合信号盲分离
外文标题:Blind separation of hybrid mixture signals based on kernel density maximum entropy approach
文献类型:期刊
作者:单会丰[1]  李宏[2]  
机构:[1] 西北工业大学,电子信息学院, 西安, 陕西 710129, 中国
[2] 西北工业大学,电子信息学院, 西安, 陕西 710129, 中国
年:2010
期刊名称:计算机应用研究
卷:27
期:5
页码范围:1705-1707
增刊:正刊
所属部门:电子信息学院
人气指数:284
浏览次数:276
基金:陕西省自然科学基金
关键词:独立分量分析 杂系信号 最大熵 概率密度估计
摘要:传统的独立分量分析方法普遍存在的非线性评价函数只能凭经验选取,当混合信号同时包含超高斯和亚高斯信号时,算法难以取得很好的分离效果.利用基于随机变量矩的核密度最大熵方法对非线性函数进行直接估计,提出了基于核密度最大熵方法的杂系混合信号盲分离算法,成功地分离了杂系混合信号.仿真结果验证了算法的有效性.
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