【摘 要】
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针对传统盲源分离算法采用单一步长而无法同时兼顾收敛速度与稳态性以及动量因子选取的问题,介绍了一种盲源分离优化方法。该方法依据自然梯度算法(Natural Gradient Algorit
【机 构】
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重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,中国西南电子技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61671095,61701067,61702065,61771085);重庆市研究生科研创新项目(CYS17219);重庆市教育委员会科研项目(KJ130524)
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针对传统盲源分离算法采用单一步长而无法同时兼顾收敛速度与稳态性以及动量因子选取的问题,介绍了一种盲源分离优化方法。该方法依据自然梯度算法(Natural Gradient Algorithm,NGA)的收敛条件,通过输出信号建立一种新的表示信号分离程度的度量指标,通过此度量指标构造非线性单调函数,使步长与动量因子参数自适应调节,从而可以合理、准确地选择参数。仿真表明了在平稳和非平稳环境下所提分离指标的正确性,且该指标可有效监测信号分离程度;针对步长及动量因子参数选取所设计的优化策略能够有效地缓解固定值对算
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