【摘 要】
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当慢特征分析算法应用于非线性盲源分离时,信号的非线性混合是靠多项式逼近的,当非线性畸变程度很强时,低阶多项式将无能为力,若增加多项式的阶数,扩展空间的维数将指数增加,
【机 构】
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西北工业大学航海学院,西安710072
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当慢特征分析算法应用于非线性盲源分离时,信号的非线性混合是靠多项式逼近的,当非线性畸变程度很强时,低阶多项式将无能为力,若增加多项式的阶数,扩展空间的维数将指数增加,会引起维数灾难的发生.本文采用核函数的方式来丰富特征空间,从而使得非线性混合信号得以分离.水声盲源分离源信号尺寸较大,则核矩阵就会很大,可能导致计算存储空间不足等问题,本文中介绍了三种降维的方法,其中尤以批处理方法表现突出,批处理降维法具有稳定性,有效性.
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