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文檔簡介
1、盲源分離(ICA)是信號處理的一個重要研究方向。經過國內外學者幾十年不斷的研究,已經提出了能夠針對不同信號形式和不同假設條件的盲源分離算法,其理論體系已日益完善。然而,隨著現代分離技術的不斷提高以及電磁環(huán)境的日益復雜,傳統(tǒng)的盲源分離算法已無法解決噪聲環(huán)境下的盲源分離問題。本文針對噪聲背景下改進Fast-ICA算法在多分量檢測與識別中的應用進行了研究。
首先,研究了傳統(tǒng)無噪環(huán)境下的盲源分離。主要針對傳統(tǒng)算法中的Infomax算法
2、、Extended-ICA算法和Fast-ICA算法進行了研究。這幾種算法在沒有噪聲干擾下,可以將混疊信號分離出來,但是恢復出來的信號效果并不好。
其次,研究了噪聲背景下的盲源分離算法。首先對噪聲背景下傳統(tǒng)Fast-ICA算法和EASI算法進行分析,并將Fast-ICA算法和EASI算法進行了融合,提出了一種改進的Fast-ICA算法,并將其應用在噪聲環(huán)境。該算法不但可以快速地收斂并且在噪聲背景下依然可以將混疊信號分離出來。<
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