现有的许多盲信源分离(BSS)联机学习算法面临着学习步长问题。本文提出将矩阵分解为行矢量空间的分解问题。依据行矢量观点,已提出盲信源分离问题的变步长(VS)算法,代替已用的恒定步长,VS 学习算法适应于使每行矢量的学习步长按照其相...现有的许多盲信源分离(BSS)联机学习算法面临着学习步长问题。本文提出将矩阵分解为行矢量空间的分解问题。依据行矢量观点,已提出盲信源分离问题的变步长(VS)算法,代替已用的恒定步长,VS 学习算法适应于使每行矢量的学习步长按照其相应行矢量收敛特性而变化。模拟结果说明新的 VS 学习算法优于常用算法。展开更多
文摘现有的许多盲信源分离(BSS)联机学习算法面临着学习步长问题。本文提出将矩阵分解为行矢量空间的分解问题。依据行矢量观点,已提出盲信源分离问题的变步长(VS)算法,代替已用的恒定步长,VS 学习算法适应于使每行矢量的学习步长按照其相应行矢量收敛特性而变化。模拟结果说明新的 VS 学习算法优于常用算法。