国防科技重点实验室基金(9140C131010109DZ46)
- 作品数：4 被引量：18H指数：2
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- 相关机构：杭州电子科技大学中国电子科技集团公司第三十六研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室更多>>
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- 基于超平面法矢量的欠定盲混合矩阵估计
- 2010年
- 源信号稀疏性差时,基于源信号稀疏特性的欠定盲混合矩阵估计算法,通常先聚类求得混合矢量张成的超平面,然后估计混合矩阵。但此方法涉及运算量较大的超平面聚类,算法效率低。针对这一缺陷,提出了一种新的混合矩阵估计算法。先由所提出的基于梯度法的法矢量更新方法求得超平面法矢量的估计,然后求出混合矩阵。该方法不需要进行超平面聚类,大大降低了运算量,提高了混合矩阵估计效率。仿真结果证明了该方法的正确性和有效性。
- 赵知劲卢宏徐春云
- 关键词：稀疏性
- 基于KL散度的反馈盲源分离算法被引量：1
- 2015年
- 将Kullback-Leibler散度和反馈机制引入到非负矩阵分解(NMF),得到一种新的盲源分离算法(KLFNMF)。该算法利用KL散度度量非负矩阵分解效果,并利用本次分离出的源信号与混合信号之间的相关系数,衡量所分离源信号的纯度;每次分解后,提取出最纯的那个分离信号,并形成新的混合信号,从而逐个得到所有的源信号。仿真结果表明,本算法分离性能优于基于欧氏距离的NMF盲源分离算法。
- 刘中健赵知劲
- 关键词：非负矩阵分解盲源分离相关系数
- 快速NMF盲源分离算法被引量：5
- 2014年
- 将秩一非负矩阵分解应用于盲源分离问题,把基于欧式距离的目标函数转化成二次函数的形式;施加稀疏性约束和正交性约束保证信号可分离性;利用二次函数的性质分别推得混合矩阵和源信号的迭代公式,从而得到一种基于秩一分解的快速NMF盲源分离算法(NMF-R1)。分析得到一次迭代更新NMF-R1算法比传统NMF盲源分离算法(NMF-BM)所需乘法次数少约30%,NMF-R1算法无矩阵求逆运算,NMF-BM算法还需2次矩阵求逆运算。图像信号的超定和欠定盲源分离仿真结果表明,NMF-R1算法都能分离出源信号,NMF-BM算法只能分离超定混合信号;NMF-R1算法与NMF-BM算法相比,分离性能好、收敛速度快。
- 刘中健赵知劲尚俊娜
- 关键词：非负矩阵分解盲源分离二次函数稀疏性
- 基于约束NMF的欠定盲信号分离算法被引量：12
- 2011年
- 提出一种约束非负矩阵分解方法用于解决欠定盲信号分离问题。非负矩阵分解直接用于求解欠定盲信号分离时,分解结果不唯一,无法正确分离源信号。在基本非负矩阵分解算法基础上,对分解得到的混合矩阵施加行列式约束,保证分解结果的唯一性;对分解得到的源信号同时施加稀疏性约束和最小相关约束,实现混合信号的唯一分解,提高源信号分离性能。仿真实验证明了算法的有效性。
- 赵知劲卢宏尚俊娜
- 关键词：欠定盲分离非负矩阵分解稀疏性
