基于相关熵的盲源分离算法

提出了基于相关熵的盲源分离算法。与传统独立成分分析(ICA)方法利用四阶统计量或时间结构的盲源分离不同,该算法从信息理论学习中的相关熵概念出发,利用相关熵中蕴涵的各偶数阶统计信息,通过参数化中心相关熵与独立性测度的关系,建立代价函数,并通过优化算法对其进行寻优,从而得到解混矩阵并分离出源信号。仿真结果表明,在分离超高斯混合源和次高斯混合源时,分离性能优于传统的ICA方法。