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基于递归网络分离结构并利用时间相关的评价函数,针对二输入二输出盲信号分离问题,提出了一种非平稳信号的自适应盲分离算法.该算法计算量小,可根据输出信号能量大小有选择地更新分离系数,并可扩展到多输入多输出盲分离问题.仿真验证对声音等非平稳信号具有良好的分离效果.
基于递归神经网络结构的非平稳信号自适应盲分离
【摘 要】
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基于递归网络分离结构并利用时间相关的评价函数,针对二输入二输出盲信号分离问题,提出了一种非平稳信号的自适应盲分离算法.该算法计算量小,可根据输出信号能量大小有选择地
【机 构】
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南京航空航天大学能源与动力学院,上海交通大学自动化所
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2004年22期
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