基于旋转变换的最小互信息量盲分离算法

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一种新的实时线性混叠信号盲分离算法在本文提出.该算法先采取白化混叠信号将混叠矩阵转换为正交矩阵,然后基于QR分解理论,将混叠信号进行一系列初等旋转变换,并结合源信号相互独立时互信息量最小的特点,导出了一种新的自适应盲分离算法.该方法回避了目前基于信息理论方法中(如Torkkola 1996;Pham 1999;Lee 2000以及谭2000等)对'ln|det w|'的复杂计算.我们不仅给出了详细的理论证明,而且也进行了仿真试验,理论分析与仿真结果表明该算法减少了分离时间,并具有很好的分离
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