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基于最优估计函数,给出了一种估计得分函数的方法.通过使用高斯混合模型,给出了估计信号概率密度的EM算法和进行独立分量分析优化的梯度算法.为了提高算法的精度和稳定度,发展了迭代估计概率密度的方法,该方法可以针对超、亚混合信号进行分离.
基于估计概率密度函数的独立分量分析方法
【摘 要】
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基于最优估计函数,给出了一种估计得分函数的方法.通过使用高斯混合模型,给出了估计信号概率密度的EM算法和进行独立分量分析优化的梯度算法.为了提高算法的精度和稳定度,发
【机 构】
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西安电子科技大学,清华大学
【出 处】
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西安电子科技大学学报
【发表日期】
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2005年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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