基于源信号时间结构的半盲处理方法

摘要：

该文给出了一种适用于时间相关的任意概率分布源信号的自适应半盲信号处理方法.提出的自适应算法基于二阶统计量(SOS)信息,利用了源信号在空间上非严格统计独立,同时在时间上也不是独立统计分布的假设.此外,为了实现理想的盲分离,源信号必需具有不同的功率谱密度.新的半盲信号分离(BSS)方法在仅使用SOS信息和时间结构的基础上,对相关源信号采用自适应技术,实现半盲分离,而且该文算法可取消经典ICA算法对源信号至多有一个Gauss源的限制.真实图像数据的模拟实验及其与JADE、FPICA、FOBI、AMUSE等算法的性能比较,验证了该算法的有效性.

关键词：盲信号处理、独立成分分析、二阶统计量、时间相关

所属期刊栏目：47

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60672049;河南工业大学校科研和教改项目06XJC032

在线出版日期：2007-12-28（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：1793-1797