資料介紹
1998年,Torkkola提出了反饋分離結構的信息最大化算法,該算法對應于穩定的IIR濾波器,只能用于最小相位混合。而真實的環境往往包括非最小相位傳輸系統。本文在分析反饋分離算法的基礎上,提出了一種在頻域上用前饋結構的信息最大化算法,該算法對應于非因果FIR濾波器,為非最小相位系統的盲分離問題提供了一個解決方案。最后,我們將演示用這種方法分離實際環境下的兩個自然信號。
關鍵詞:盲源分離(BSS);信息最大化;卷積混合;自然梯度
Abstract: In 1998 , Torkkola gave information maximization rules of a feedback architecture which can only separate minimum phase mixtures,though working well on simulated data,they fail in real environment which usually involve non-minimum phase transfer systems. This paper analyses the rules of the feedback architecture and presents an informax maxization algorithm of a feedforward architecture in the frequency domain which corresponds to a non-causal FIR.The new algorithm can solve the non-minimum phase mixing problem well.At last, simulation experiments will prove that two natural signals in a real environment can be separated successfully.
Keywords: blind source separation(BSS); information maximization; convolved mixtures;
natural gradient
關鍵詞:盲源分離(BSS);信息最大化;卷積混合;自然梯度
Abstract: In 1998 , Torkkola gave information maximization rules of a feedback architecture which can only separate minimum phase mixtures,though working well on simulated data,they fail in real environment which usually involve non-minimum phase transfer systems. This paper analyses the rules of the feedback architecture and presents an informax maxization algorithm of a feedforward architecture in the frequency domain which corresponds to a non-causal FIR.The new algorithm can solve the non-minimum phase mixing problem well.At last, simulation experiments will prove that two natural signals in a real environment can be separated successfully.
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