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基于遺傳算法的盲源分離研究
全部作者： 湯良 宋佩 張永正 第1作者單位： 中國礦業大學信息與電氣工程學院 論文摘要： 盲源信號分離[3]（Blind Source Separation,BSS）是研究如何從觀測到的混合信號中估計或恢復獨立的源信號，其核心問題是分離（或解混合）矩陣的學習算法。盲源信號分離在生物醫學、語音識別、通信等眾多領域有著重要的理論價值和實際意義。獨立分量分析是解決該問題的新技術,而基于4階累計量的聯合對角化的JADE[1]（Joint Approximate decomposition of Eigen matrices）算法,是獨立分量分析最常用的算法,但此算法在k > 2 時得到近似解,且結果不精確，本文研究了1種基于遺傳算法盲源信號分離的算法，此算法克服了JADE 算法的不足,理論分析和仿真結果表明了該算法的可行性和有效性。 關鍵詞： 盲源信號分離；聯合對角化；高階累計量；遺傳算法 (瀏覽全文) 發表日期： 2008年04月24日 同行評議：
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