基于遺傳算法的盲源分離研究

全部作者： 湯良 宋佩 張永正 第1作者單位： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院 論文摘要： 盲源信號(hào)分離[3]（Blind Source Separation,BSS）是研究如何從觀測(cè)到的混合信號(hào)中估計(jì)或恢復(fù)獨(dú)立的源信號(hào)，其核心問(wèn)題是分離（或解混合）矩陣的學(xué)習(xí)算法。盲源信號(hào)分離在生物醫(yī)學(xué)、語(yǔ)音識(shí)別、通信等眾多領(lǐng)域有著重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。獨(dú)立分量分析是解決該問(wèn)題的新技術(shù),而基于4階累計(jì)量的聯(lián)合對(duì)角化的JADE[1]（Joint Approximate decomposition of Eigen matrices）算法,是獨(dú)立分量分析最常用的算法,但此算法在k > 2 時(shí)得到近似解,且結(jié)果不精確，本文研究了1種基于遺傳算法盲源信號(hào)分離的算法，此算法克服了JADE 算法的不足,理論分析和仿真結(jié)果表明了該算法的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞： 盲源信號(hào)分離；聯(lián)合對(duì)角化；高階累計(jì)量；遺傳算法 (瀏覽全文) 發(fā)表日期： 2008年04月24日 同行評(píng)議：

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