一种改进的势函数聚类算法

以欠定语音盲分离为背景,提出一种改进的势函数聚类算法,实现时间延迟和幅度衰减二维变量的同时聚类估计。为了去除传统势函数聚类法对每个变量分别聚类估计后繁琐的关联配对过程,提出了对k维变量同时进行聚类估计的势函数二次聚类算法。算法第一次进行全范围低精度的直接k维变量聚类估计,去除关联配对过程,第二次进行小范围高精度的变量搜索,大大减少了计算量。新提出的势函数基函数对阈值控制更加灵活,适应性更强。仿真实验验证了算法的有效性和可行性。仿真实验条件下,估计的相对幅度衰减角度误差小于0.1度,势函数二次聚类算法平均运行时间缩短了90%。