【摘 要】
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该文提出了一类未知信源数的确定、信源数动态变化的检测和信源的在线盲分离的算法.该文的主要工作有:·利用神经网络输出分量之间的相关系数,检测出冗余的输出信号,并通过改
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该文提出了一类未知信源数的确定、信源数动态变化的检测和信源的在线盲分离的算法.该文的主要工作有:·利用神经网络输出分量之间的相关系数,检测出冗余的输出信号,并通过改变动态神经网络(DNN)的结构,删去冗余的输出信号.DNN的结构随信源个数的变化而变化,并采用自然梯度算法实现了未知信源数的确定、信源数动态变化的检测和信源的在线盲分离.·基于独立分量分析(ICA)的盲信源分离技术以及小波包分解技术,提出了根据能量特征向量确定信源数的方法.在信源数未知或动态变化的情况下,首先采用自然梯度的ICA算法在线分离出各输出分量,然后根据输出分量的小波包分解,得到各输出分量的能量特征向量,在线计算各能量特征向量之间的距离,可以检测出相干的输出信号分量,通过删除这些冗余的输出信号,可以确定出未知的信源数,并适合于信源数动态变化的情况.·计算机仿真结果验证了论文提出算法的有效性.
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