【摘 要】
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基于概率密度非参数估计的广义k-最近邻估计（GKNN）和线性独立成分分析（ICA）神经网络,提出了一种新的ICA非参数算法,实现了对源信号分布的全＂盲＂要求.传统的ICA算法不能分离一般的包
【机 构】
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中国地质大学数学与物理学院,河南工业大学理学院,中国电子科技集团公司第27研究所
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基于概率密度非参数估计的广义k-最近邻估计（GKNN）和线性独立成分分析（ICA）神经网络,提出了一种新的ICA非参数算法,实现了对源信号分布的全＂盲＂要求.传统的ICA算法不能分离一般的包括超高斯、亚高斯和非对称分布的杂系混合信号,因此它们需知道源信号的一些信息.基于GKNN的非参数密度估计直接由观测信号样本出发,实现了对分离信号评价函数的直接估计,从而在一定程度上解决了ICA算法中如何选取估计信号评价函数的难题.所提算法可以只用一种灵活的评价函数分离任意的杂系混合信号,该算法为ICA的更广泛应用铺平了
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