雙系統(tǒng)耦合的動(dòng)量項(xiàng)自然梯度算法.pdf

1、僅僅根據(jù)輸入源信號(hào)的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性,將通過(guò)未知混合系統(tǒng)后通過(guò)傳感器接收到的觀測(cè)信號(hào)恢復(fù)出源信號(hào)的過(guò)程稱為盲源分離。它涵蓋統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息理論等多個(gè)學(xué)科知識(shí),已經(jīng)發(fā)展為很多領(lǐng)域的重要研究課題,如生物醫(yī)學(xué),醫(yī)療圖像、雷達(dá)與通信系統(tǒng)、語(yǔ)音分離、數(shù)據(jù)采掘、地球物理、地震檢測(cè),天氣預(yù)報(bào)、氣候預(yù)測(cè)等。
　　本文介紹了盲源分離理論知識(shí)并且重點(diǎn)研究瞬時(shí)混合信號(hào)的自適應(yīng)盲源分離問(wèn)題,尤其對(duì)自然梯度算法、動(dòng)量項(xiàng)自然梯度算法的分離性能進(jìn)行M

2、ATLAB仿真和分析。針對(duì)這些算法的缺點(diǎn),進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化,提出了能夠有效改善算法整體性能的算法。
　　首先,闡述了有關(guān)盲源分離的研究背景、意義、研究歷史、發(fā)展現(xiàn)狀以及在實(shí)際中的應(yīng)用。系統(tǒng)地介紹了盲源分離的基本理論,其中包括它的數(shù)學(xué)模型、可分離性和不確定性。對(duì)在解決盲源分離問(wèn)題過(guò)程中用到數(shù)學(xué)和信息論知識(shí)做了簡(jiǎn)單介紹。給出了盲源分離的代價(jià)函數(shù)的構(gòu)建方法和其優(yōu)化準(zhǔn)則、算法的分離性能指標(biāo)。
　　其次,介紹批處理盲源分離算法和自適應(yīng)盲源

3、分離算法。重點(diǎn)給出了自適應(yīng)盲源分離中的自然梯度算法,并通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真并分析了該算法的優(yōu)缺點(diǎn),針對(duì)算法不能兼顧收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差的缺點(diǎn),詳細(xì)介紹了動(dòng)量項(xiàng)自然梯度算法,使分離矩陣經(jīng)過(guò)較少的迭代次數(shù)就可以達(dá)到它的最優(yōu)值,仿真實(shí)驗(yàn)證明不管是平穩(wěn)還是非平穩(wěn)環(huán)境,該算法都可以實(shí)現(xiàn)混合信號(hào)的分離。
　　然后,借鑒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)量項(xiàng)思想,并且通過(guò)引入滑動(dòng)因子,將融入動(dòng)量項(xiàng)自然梯度算法的兩個(gè)分離系統(tǒng)結(jié)合在一起,提出了雙系統(tǒng)耦合的動(dòng)量項(xiàng)自然梯度算法。該