串音誤差與分離度的變步長EASI盲源分離算法
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標(biāo)簽：誤差(14321)分離算法(6872)
盲源分離（ Blind Source Separation， BSS）是指在源信號和傳統(tǒng)信道先驗信息均未知的情況下，僅由觀測到的混合信號恢復(fù)或分離出源信號的過程。由于在故障檢測、信號處理等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，因此目前關(guān)于盲源分離的理論研究及實際應(yīng)用快速發(fā)展，已成為信號處理領(lǐng)域的研究熱點。
當(dāng)源信號各分量差異較大或全局矩陣為非行元素優(yōu)勢矩陣時，基于串音誤差的變步長等變自適應(yīng)分離（ EASI）算法難以正確評價分離效果，導(dǎo)致步長選取錯誤。針對該問題，提出一種改進(jìn)的變步長EASI算法。通過計算基于串音誤差的步長平方根適當(dāng)增大步長，同時定義信號分離度對步長做進(jìn)一步調(diào)整，減小因串音誤差分離結(jié)果評價不準(zhǔn)確而導(dǎo)致步長錯誤變小的影響。仿真結(jié)果表明，該算法具有較好的步長調(diào)節(jié)能力，相對傳統(tǒng)EASI算法和基于串音誤差、基于串音誤差步長平方根、基于分離度的變步長EASI算法分離效果更佳。
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