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在α稳定分布模型基础上提出一种非线性的盲分离算法,采用后非线性模型（PNL）几何线性化算法将输入信号线性化,然后用基于最小分散系数与旋转变换（MDC-RT）准则的神经网络算法实现信号盲分离。仿真实验证明该算法具有良好的分离特性以及较高的实际意义。
一种基于稳定分布模型的非线性盲分离算法
【摘 要】
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在α稳定分布模型基础上提出一种非线性的盲分离算法,采用后非线性模型（PNL）几何线性化算法将输入信号线性化,然后用基于最小分散系数与旋转变换（MDC-RT）准则的神经网络算法实现
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
【出 处】
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黑龙江大学自然科学学报
【发表日期】
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2010年1期
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