【摘 要】
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该论文针对线性瞬时混合信号的盲源分离问题,对无噪声情况下的独立分量分析的一些新算法进行了研究,同时,也对带噪声的情况进行了初步的探讨.主要内容包括:1.对基于信息论准
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该论文针对线性瞬时混合信号的盲源分离问题,对无噪声情况下的独立分量分析的一些新算法进行了研究,同时,也对带噪声的情况进行了初步的探讨.主要内容包括:1.对基于信息论准则的独立分量分析算法进行了总结,导出了信息论统一框架下的学习规则.为了避免多数信息论算法中需要估计概率密度的大量计算,给出了概率密度的一种非线性近似形式,使用固定的非线性函数的简单学习规则来分离不同分布的信号;2.从度量信号的非高斯性出发,得出独立分量分析的定点算法和广义非线性Hebbian-like算法.峭度和负熵都可以用来作为度量非高斯性的准则;3.对噪声情况下的独立分量分析进行了初步的研究,结合偏差消除法和无噪声时的独立分量分析算法,得出了两类改进的算法;4.对今后的研究工作的发展提供了一些看法.
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