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过程信号的前馈-反馈型自适应盲分离算法 被引量:1
1
作者 乐慧丰 林家骏 俞金寿 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期507-510,共4页
利用神经网络的自学习能力实现信号的盲分离已被证明是实现信号分离的一种有效方法 ,不同的神经网络模型对分离算法的效能将产生极大的影响。针对化工生产过程的复杂性和在线监测控制的要求 ,在其他学者研究的基础上 ,基于前馈 -反馈型... 利用神经网络的自学习能力实现信号的盲分离已被证明是实现信号分离的一种有效方法 ,不同的神经网络模型对分离算法的效能将产生极大的影响。针对化工生产过程的复杂性和在线监测控制的要求 ,在其他学者研究的基础上 ,基于前馈 -反馈型神经网络模型 ,提出了一种自适应盲分离算法用于过程信号的分离。 展开更多
关键词 信号分离 自适应盲分离算法 过程信号 前馈-反馈型神经网络 信号处理
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基于递归神经网络结构的非平稳信号自适应盲分离 被引量:1
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作者 苏伟生 何文雪 谢剑英 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第22期30-31,88,共3页
基于递归网络分离结构并利用时间相关的评价函数,针对二输入二输出盲信号分离问题,提出了一种非平稳信号的自适应盲分离算法。该算法计算量小,可根据输出信号能量大小有选择地更新分离系数,并可扩展到多输入多输出盲分离问题。仿真验证... 基于递归网络分离结构并利用时间相关的评价函数,针对二输入二输出盲信号分离问题,提出了一种非平稳信号的自适应盲分离算法。该算法计算量小,可根据输出信号能量大小有选择地更新分离系数,并可扩展到多输入多输出盲分离问题。仿真验证对声音等非平稳信号具有良好的分离效果。 展开更多
关键词 信号处理 递归神经网络结构 自适应盲分离算法 仿真
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一种基于匹配追踪的语音盲源分离算法 被引量:2
3
作者 许涛 曹继华 瞿丽华 《无线电通信技术》 2014年第6期69-72,共4页
研究基于Gabor的过完备字典的匹配追踪(Matching Pursuit,MP)稀疏分解算法,首先对混合语音信号进行稀疏分解。针对传统MP算法运行时间长,占用存储范围大以及语音信号稀疏分解特性的特点,利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation... 研究基于Gabor的过完备字典的匹配追踪(Matching Pursuit,MP)稀疏分解算法,首先对混合语音信号进行稀疏分解。针对传统MP算法运行时间长,占用存储范围大以及语音信号稀疏分解特性的特点,利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)的MP稀疏分解缩小了最佳原子的搜索范围,提高运行速度。然后基于峭度的自适应盲源分离算法,通过自适应地学习算法中的激活函数最终实现语音信号的盲源分离。此算法经过仿真实验,证明分离效果比传统算法有了一定的改进,实验结果证实算法的有效性。 展开更多
关键词 匹配追踪 Gabor过完备字典 峭度 自适应分离算法
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An efficient equivariant adaptive separation via independence algorithm for acoustical source separation and identification 被引量:2
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作者 CHENG Wei LU Jian Tao +1 位作者 GAO Lin ZHANG Jie 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第12期1825-1836,共12页
To balance the convergence rate and steadystate error of blind source separation(BSS) algorithms, an efficient equivariant adaptive separation via independence(Efficient EASI) algorithm is proposed based on separating... To balance the convergence rate and steadystate error of blind source separation(BSS) algorithms, an efficient equivariant adaptive separation via independence(Efficient EASI) algorithm is proposed based on separating indicator, which was derived from the convergence condition of EASI, and can be used to evaluate the separation degree of separated signals. Furthermore, a nonlinear monotone increasing function between suitable step sizes and separating indicator is constructed to adaptively adjust step sizes, and forgetting factor is employed to weaken effects of data at the initial stage. Numerical case studies and experimental studies on a test bed with shell structures are provided to validate the efficiency improvement of the proposed method. This study can benefit for vibration & acoustic monitoring and control, and machinery condition monitoring and fault diagnosis. 展开更多
关键词 equivariant adaptive separation via independence adaptive step size separation indicator forgetting factor acoustical source separation and identification
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