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收敛速度和稳定误差是在线盲源分离算法的两个重要的性能指标。为了加快算法的收敛速度，提高算法的跟踪性能，提出一种基于NPCA的自适应变步长盲源分离算法。该算法的迭代步长随着输入信号和混合矩阵的变化而变化，因而具有更好的跟踪性能。仿真结果表明，该算法提高了NPCA算法的收敛速度和跟踪性能。
一种基于NPCA的自适应变步长盲源分离算法
【摘 要】
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收敛速度和稳定误差是在线盲源分离算法的两个重要的性能指标。为了加快算法的收敛速度，提高算法的跟踪性能，提出一种基于NPCA的自适应变步长盲源分离算法。该算法的迭代步长随
【机 构】
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解放军理工大学通信工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2013年8期
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