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传统自然梯度盲源分离算法采用固定步长，导致收敛速度和稳态误差之间存在矛盾，使算法性能受到制约，特别是对非平稳盲源的分离效果较差。为此，对传统算法进行了改进，提出了一种新的基于非线性函数的步长算法，在分离过程中使步长在每次更新中自动做出合理的调整。通过MATLAB仿真实验证明了新算法的有效性。
基于非线性函数的非平稳盲源分离步长算法
【摘 要】
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传统自然梯度盲源分离算法采用固定步长，导致收敛速度和稳态误差之间存在矛盾，使算法性能受到制约，特别是对非平稳盲源的分离效果较差。为此，对传统算法进行了改进，提出了一种新的
【机 构】
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北京联合大学商务学院
【出 处】
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电视技术
【发表日期】
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2012年21期
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