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基于多步分解算法的解卷積混合盲源分離新方法:該文提出一種基于二階統(tǒng)計(jì)量的時(shí)域多步分解算法求解卷積混合盲源分離問題。引入白化處理,將混迭矩陣轉(zhuǎn)變成酉矩陣,同時(shí),根據(jù)源信號不同延時(shí)下相關(guān)矩陣所具有的塊狀對角結(jié)構(gòu),將酉矩陣分為不同的列塊。針對各列塊之間相互正交的特性,提出一種關(guān)于某一特定列塊的最小二乘三二次代價(jià)函數(shù)。利用一種常規(guī)的基于梯度下降法的三迭代算法,交替估計(jì)代價(jià)函數(shù)中的3 組待定參數(shù),搜索其最小點(diǎn),得到酉矩陣一個(gè)列塊的估計(jì)。利用系統(tǒng)化的多步分解算法(MSA),依次估計(jì)酉矩陣的每個(gè)列塊,最終得到整個(gè)酉矩陣的估計(jì),進(jìn)而恢復(fù)出源信號。仿真結(jié)果表明,新方法性能優(yōu)于經(jīng)典的SUB 方法及新近提出的JBD-NonU 方法,可有效地解決卷積混合盲源分離問題。
關(guān)鍵詞:盲源分離;卷積混合;多步分解算法;三迭代算法
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