【摘 要】
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基于自然梯度的盲源分离算法通常有固定步长和自适应变步长两种算法.固定步长算法在求解初阶段具有较快的收敛性,但是随迭代的进行,稳定性较差;自适应步长算法步长可调有较好
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基于自然梯度的盲源分离算法通常有固定步长和自适应变步长两种算法.固定步长算法在求解初阶段具有较快的收敛性,但是随迭代的进行,稳定性较差;自适应步长算法步长可调有较好的全局收敛性,但降低算法的收敛速度.针对算法收敛速度和算法稳定性之间的矛盾,提出了基于自然梯度的两步盲分离算法.首先,在自适应步长公式中引入高阶相关系数;其次,综合固定步长以及改进的自适应步长算法,提出两步盲源分离算法.仿真实验证明,两步盲分离算法可以有效提高盲分离算法的稳定性和收敛速度.
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