本文關(guān)鍵詞：變步長等變自適應(yīng)盲源分離算法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)盲源分離(BSS)算法采用固定步長難以同時兼顧收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差的難題,采用等變自適應(yīng)盲源分離(EASI)算法,提出了一種基于分離指標的變步長等變自適應(yīng)盲源分離算法(VS-SI)。該算法利用EASI收斂條件,構(gòu)造表征信號分離程度的分離指標,并設(shè)計帶遺忘因子的更新算法,以減小歷史數(shù)據(jù)誤差的影響,實現(xiàn)分離指標的自適應(yīng)計算,并采用一個非線性單調(diào)遞增函數(shù)實現(xiàn)步長的自適應(yīng)調(diào)節(jié)。通過與固定步長的自然梯度算法(FS-NG)、固定步長的EASI算法(FS-EASI)、步長指數(shù)衰減算法(EDS)和基于權(quán)重正交約束變步長算法(AS-WO)的性能進行對比,結(jié)果表明,在無噪聲和有噪聲兩種情況下,提出算法均有較快的收斂速度,最終性能指標分別減小了15%和20%以上,同時兼顧穩(wěn)態(tài)誤差和收斂速度,具有較好的數(shù)值魯棒性。
【作者單位】： 西安交通大學機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 盲源分離 等變自適應(yīng)盲源分離 分離指標 變步長 在線算法
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51305329) 中國博士后科學基金資助項目(2013M532032,2014T70911) 教育部高等學校博士學科點專項科研基金資助項目(20130201120040)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 盲源分離(BSS)是20世紀80年代迅速興起的研究領(lǐng)域,在通信、生物信號處理、故障診斷、圖像處理、語音識別等領(lǐng)域有突出作用[1-6]。BSS是在源信號和混疊參數(shù)未知的情況下,僅僅根據(jù)混合信號恢復(fù)源信號的過程[7]。BSS能分離振源的振動信息,為提取設(shè)備的故障特征和振動噪聲監(jiān)測控制

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9 李奕t，

本文編號：967104