NGA实现互信息量最小化的盲源分离

摘要：

提出了一种新的盲源分离算法,该算法通过自然梯度算法实现互信息量最小化,从而达到盲源分离的最佳效果.由于互信息量具有度量分离信号的循环相关矩阵和单位阵的相似程度的特性,最小互信量标志着分离矩阵最佳的状态.通过自然梯度寻优算法来实现互信息量的最小化,从而得到理想的分离矩阵.仿真结果表明算法对具有循环平稳特性的源信号分离效果显著,且收敛速度快.

关键词：盲源分离、循环平稳信号、互信息量、自然梯度算法

所属期刊栏目：49

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金60772101;山西省青年科学基金2010021017-1;山西省高校科技研究开发项目20090011;山西省青年科学基金2007021016

在线出版日期：2013-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：121-124