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. |
URL标识 | 查看原文 |
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. |
个性服务 |
查看访问统计 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论