期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息

具有参考噪声源的多路传感器信号盲分离方法

Multi-Sensor Signal Processing Based on BSS With Noise Cancellation
下载PDF
导出
摘要 在多路传感器信号处理系统中常常存在着信号间的相互串扰,这影响了高质量的传感器信号输出.针对这个问题,基于具有自适应噪声去除(ANC)的盲分离方法(BSS)应用到多传感器信号的分离中去.这种方法的使用可以提高分离系统固有的稳定性和快速收敛性.在多路传感器信号的盲分离算法中,采用基于自然梯度下降算法(NG)来调整前馈网络的权参数,同时分别使用经典的最小均方法(LMS)和梯度下降法来进行自适应的卷积噪声的消除.计算机模拟实验收敛后的结果表明经过4000次迭代,3路输入信号的多传感器系统在大约-20dB成功分离,与传统的LMS方法相比,采用梯度下降法进行自适应消除有更快的收敛速度和更好的分离效果.
作者 马杰 滕建辅 李锵
出处 《测控技术》 CSCD 2004年第z1期215-217,共3页 Measurement & Control Technology
关键词 盲源分离 有限冲击响应滤波器 多传感器 噪声消除 自然梯度法 最小均方法
分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 相关文献

参考文献6

  • 1[1]Scott C. Douglas. Blind Signal Separation and Blind Deconvolution[A].Chapter 7 in Handbook of neural network signal processing[C]. CRC PRESS,2002.
  • 2[2]L. Tong, V.C. Soon et al. Waveform-preserving blind estimation of multiple sources[A]. Proc. IEEE Conference on Decision and Control. Brighton, UK,1991-03:2 388-2 393.
  • 3[3]B.Widrow, J. Glover, J. McCool, et al. Adaptive noise canceling: Principles and applications[J]. IEEE Proc. 1975, 63(12): 1 692-1 716.
  • 4[4]S. Haykin. Adaptive Filter Theory, 4th Edition[M]. Upper Saddle River, NJ:Prentice Hall, 2002.
  • 5[5]S.I. Amari. Natural gradient works efficiently in learning[J]. Neural Computation, 1998-10: 251-276.
  • 6[6]J.F. Cardoso. Blind signal separation: statistical principles[C]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86:2 009-2 025.
测控技术
2004年 第z1期

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部