【摘 要】
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在求解欠定盲源分离问题时，原有的拉普拉斯势函数法，将所有观测数据点作为初始聚类中心，算法复杂度高。为降低算法复杂度，可随机选取部分观测数据点作为初始聚类中心，但聚类结果不
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61201134,61201135）, 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（72124669）, 高等学校学科创新引智计划资助项目（B08038）, 重大专项资助项目（2012ZX03001027-001）
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在求解欠定盲源分离问题时，原有的拉普拉斯势函数法，将所有观测数据点作为初始聚类中心，算法复杂度高。为降低算法复杂度，可随机选取部分观测数据点作为初始聚类中心，但聚类结果不稳定，准确率低。针对以上问题，本文提出了一种改进的势函数欠定盲源分离算法。该算法在基于密度概念基础上，以簇内距离小，簇间距离大为原则，选取部分高密度点作为势函数的初始聚类中心。理论分析与仿真实验表明，改进算法复杂度大大降低，而估计准确度降低很少。在信噪比为10 dB时，本文算法仿真时间降为原始势函数法的 5%；相对随机选取算法，在计算复杂
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