【摘 要】
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针对欠定混合盲辨识的问题，提出了一种广义生成函数张量分解的欠定混合盲辨识算法．该算法不再约束源信号具有稀疏特性．首先将观测信号的广义生成函数的导数叠加成三阶张量的形式
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针对欠定混合盲辨识的问题，提出了一种广义生成函数张量分解的欠定混合盲辨识算法．该算法不再约束源信号具有稀疏特性．首先将观测信号的广义生成函数的导数叠加成三阶张量的形式，并由此可盲估计源信号的数目；然后对三阶张量进行奇异值分解；最后由联合对角化的方法估计出混合矩阵．仿真结果验证了算法的有效性，且在相同噪声环境下与传统方法进行对比，表明该算法在适定和欠定条件下均可获得更优良的混合矩阵估计精度，扩展了适定情况下基于广义生成函数盲辨识算法的应用范围．
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