基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法

doi:10.13295/j.cnki.jlut.2012.04.026

	基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法
	何继爱; 何勇; 肖丹丹
刊名	兰州理工大学学报
	2012-08-15
期号	2012年04期页码:80-84
关键词	欠定盲信道估计欠定盲源分离 K均值聚类主成分分析稀疏信号
ISSN号	ISSN：1673-5196
DOI	10.13295/j.cnki.jlut.2012.04.026
英文摘要	欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度.基于充分稀疏假设,在K均值聚类的基础上,提出一种新的欠定盲信道估计算法——K均值与主成分分析方法(KM-PCA算法).该算法首先对观测数据进行K均值聚类,然后对聚类分析结果分别进行主成分分析,修正其聚类中心,从而提高混叠矩阵的估计精度.采用语音信号进行的仿真实验表明,KM-PCA算法简单有效,估计精度优于传统的欠定盲信道估计算法.
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/11515]
专题	计算机与通信学院
作者单位	兰州理工大学计算机与通信学院
推荐引用方式 GB/T 7714	何继爱,何勇,肖丹丹. 基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法[J]. 兰州理工大学学报,2012(2012年04期):80-84.
APA	何继爱,何勇,&肖丹丹.(2012).基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法.兰州理工大学学报(2012年04期),80-84.
MLA	何继爱,et al."基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法".兰州理工大学学报 .2012年04期(2012):80-84.