【摘 要】
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以矩阵的奇异值分解定理为基础,给出了一种基于广义特征值分解的盲信号分离算法,该算法以混叠信号的两个不同的方差矩阵为基础建立广义特征值问题,通过求解广义特征值问题的
【机 构】
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广州大学信息学院计算机科学与技术系,华南理工大学电子与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60325310、60274006);中国博士后科学基金(2003034062);广东省自然科学基金博士科研启动基金(04300015);广东省教育厅自然科学研究项目;广州市科技计划项目(2004J1-C0323);广州市属高校科技计划项目(2055)
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以矩阵的奇异值分解定理为基础,给出了一种基于广义特征值分解的盲信号分离算法,该算法以混叠信号的两个不同的方差矩阵为基础建立广义特征值问题,通过求解广义特征值问题的特征矢量来获得分离信号.该算法计算简单,避免了Para算法的不足,并能分离源信号中既有亚高斯信号又有超高斯信号的情况.仿真结果表明该算法是有效的,并具有很好的分离性能.
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