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一种基于峰度的盲源分离算法研究

丁铎  贾永强  王映民  
【摘要】:盲源分离(BSS)问题是在缺少先验知识的情况下,从接收到的观测信号中恢复统计独立的源信号。独立分量分析(ICA)方法把多维随机矢量转换为尽可能统计独立的分量,是现代解决盲源分离问题最主要的方法之一。本文给出了一种基于峰度的盲源分离算法,与用Comon的方法求解Givens矩阵相比,结构清晰、实现简单,而且几乎没有对源信号的概率密度函数做任何假设,可以对几乎所有概率密度的源信号进行分离,还借鉴了Comon的成对处理原则,把算法推广到了解决一般的盲源分离问题。仿真证明了该算法的有效性。

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