【摘 要】
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利用二阶统计量（不同时延相关矩阵）的非平稳性和信号时序结构特征,能简单估计出线性瞬时混合的盲源信号。但随时延τ增大,仅利用某一个时延协方差均衡化,忽略了信号的时间变化
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利用二阶统计量（不同时延相关矩阵）的非平稳性和信号时序结构特征,能简单估计出线性瞬时混合的盲源信号。但随时延τ增大,仅利用某一个时延协方差均衡化,忽略了信号的时间变化特性,很难保证算法的性能。通过分析矩阵的平均特征,提出一种改进的基于二阶统计量盲源分离算法,对一组均衡化的时延相关函数进行等时延分段,并对等间隔段的两个时延矩阵分别求取均值,采用类似联合近似对角化,估计出最优化的酉矩阵,最终得到信源的稳健估计。性能指标分析和仿真实验证明,算法很好地解决原算法的不足,并成功分离出信号。
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