【摘 要】
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基于神经网络的非线性盲源分离ICA算法是盲源信号处理的一个重要研究方向.传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法的学习速率是固定的,当系统的噪声和迭代误差较大时,迭代参数
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基于神经网络的非线性盲源分离ICA算法是盲源信号处理的一个重要研究方向.传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法的学习速率是固定的,当系统的噪声和迭代误差较大时,迭代参数需要很长时间才能收敛,从而影响盲源分离的效果.根据信噪比和迭代误差来调节学习速率,提出一种基于神经网络的变速率非线性盲源分离ICA算法,并将该算法应用于图像去噪中.仿真结果表明,与传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法相比,该算法具有更好的盲源分离效果.
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