基于RBF神经网络的线性混叠盲分离算法

摘要：

提出一种RBF神经网络算法应用于线性混叠信号的盲分离.所用的RBF神经网络算法是从输入信号的数据中训练出中心值和宽度值,再训练通过用最大熵值的代价函数推导的权值.所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离.仿真验证了所用的算法能减少分离时间和提高分离效率.对比ME算法,该算法更好.

关键词：RBF神经网络、盲分离、最大熵值法、代价函数

所属期刊栏目：6

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60472067;广东省自然科学基金04205783

在线出版日期：2006-11-07（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：3083-3087