一类基于多变量密度估计的盲源分离方法
何振亚① ; 杨绿溪① ; 刘琚① ; 鲁子奕① ; 何晨②
① 东南大学无线电工程系 南京 210096;② 上海交通大学电子工程系 上海 200030
A CLASS OF APPROACHES FOR BLIND SOURCE SEPARATION BASED ON MULTIVARIATE DENSITY ESTIMATION
He Zhenya① ; Yang Luxi① ; Liu Ju① ; Lu Ziyi① ; He Chen②
① Radio Eng. Dept., Southeast University Nanjing 210096 China;② Electronic Eng. Dept., Shanghai Jiaotong University Shanghai 200030 China
摘要 该文给出了一类独立源信号盲分离的训练算法。该类算法都以测度概率密度函数的Kullback-Leibler距离作为目标函数,用来衡量源信号各分量的独立性。该文利用多变量概率密度估计技术和自然梯度优化算法,使目标函数最小化,得出了两种分离算法。计算机仿真结果表明了算法的有效性。并与Infomax算法比较,性能较优。
关键词 ：
盲源分离 ,
多变量密度估计 ,
互信息 ,
统计独立
Abstract ：A class of learning algorithms is drived for blind separation of independent source signals in this paper. These algorithms are based on minimizing a contrast function defined in terms of the Kullback-Leibler distance. By utilizing the technique of multivariate density esti-mation, two types of separating algorithms are obtained. Simulations illustrate the effectiveness of the algorithms.
Key words ：
Blind sources separation
Multivariate density estimation
Mutual information
Statistical independent
收稿日期: 1999-04-14
引用本文:
何振亚; 杨绿溪; 刘琚; 鲁子奕; 何晨. 一类基于多变量密度估计的盲源分离方法[J]. 电子与信息学报, 2001, 23(4): 345-353 .
He Zhenya① ; Yang Luxi① ; Liu Ju① ; Lu Ziyi① ; He Chen② . A CLASS OF APPROACHES FOR BLIND SOURCE SEPARATION BASED ON MULTIVARIATE DENSITY ESTIMATION. , 2001, 23(4): 345-353 .
链接本文:
http://jeit.ie.ac.cn/CN/ 或 http://jeit.ie.ac.cn/CN/Y2001/V23/I4/345
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