基于神经网络的含噪动态源分离算法

摘要：

针对含噪声且源信号数目动态变化条件下的混合信号分离问题进行了研究,提出了一种新型在线盲源分离算法,该算法包括两部分:一是基于最小描述长度(MDL)的动态源数目估计算法,该算法能实时精确地估计出瞬时源数目;另一个是基于偏差去除的变步长神经网络算法,该算法采用前馈神经网络结构,在学习准则中加入了相应于噪声的偏差去除项,并在此基础上给出了变步长策略.仿真实验表明,新型算法在含噪静态源和动态源中都具有优异的分离性能,并且优于现存的针对动态源的盲源分离算法.

关键词：盲源分离、含噪动态源、自适应神经网络、偏差去除

所属期刊栏目：44

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金61172061

在线出版日期：2018-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：88-91,96