基于密度的欠定盲源分离方法

    公开(公告)号:CN103218524B

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201310116467.8

    申请日:2013-04-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于密度的欠定盲源分离方法,主要解决现有技术计算复杂度高,易受初始值影响,需给定源信号个数的问题。其实现步骤是:对观测信号去掉低能量采样数据后投影到单位右半超球面上;计算所有投影点的密度参数,删除密度较小的投影点;利用改进的K-均值聚类算法对剩余投影点进行聚类,确定最佳聚类个数和聚类中心;去掉包含数据对象个数很少的聚类,剩余聚类个数为源信号个数的估计值,对应的聚类中心为混合矩阵各个列矢量的估计值;根据观测信号和估计出的混合矩阵,采用线性规划法恢复源信号。本发明降低了计算复杂度,减小了初始值对估计性能的影响,能在源信号个数未知时估计出混合矩阵,可提高混合矩阵和源信号的估计精度。

    基于密度的欠定盲源分离方法

    公开(公告)号:CN103218524A

    公开(公告)日:2013-07-24

    申请号:CN201310116467.8

    申请日:2013-04-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于密度的欠定盲源分离方法,主要解决现有技术计算复杂度高,易受初始值影响,需给定源信号个数的问题。其实现步骤是:对观测信号去掉低能量采样数据后投影到单位右半超球面上;计算所有投影点的密度参数,删除密度较小的投影点;利用改进的K-均值聚类算法对剩余投影点进行聚类,确定最佳聚类个数和聚类中心;去掉包含数据对象个数很少的聚类,剩余聚类个数为源信号个数的估计值,对应的聚类中心为混合矩阵各个列矢量的估计值;根据观测信号和估计出的混合矩阵,采用线性规划法恢复源信号。本发明降低了计算复杂度,减小了初始值对估计性能的影响,能在源信号个数未知时估计出混合矩阵,可提高混合矩阵和源信号的估计精度。

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