【摘 要】
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为从有界混合信号中分离出源信号,提出一种检测和移除稳态波动的有界成分分析算法。该算法基于信号集合紧性和笛卡尔可分性的假设,在不考虑源信号估计的幅度、排列和相位不确
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为从有界混合信号中分离出源信号,提出一种检测和移除稳态波动的有界成分分析算法。该算法基于信号集合紧性和笛卡尔可分性的假设,在不考虑源信号估计的幅度、排列和相位不确定性的条件下,完成独立源和非独立源的分离,对学习曲线的稳态波动首先利用曲线稳态处的相关性进行检测,再使用变步长迭代的方法移除学习曲线的稳态波动,并给出算法停止准则,从而提高算法收敛速度和分离精度。仿真结果表明,该算法能有效分离相关源和非相关源信号,且无论是在无噪声或有噪声的条件下,相对于现有的有界成分分析算法收敛速度更快,精度更高。
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