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广东省自然科学基金(05006508)

作品数:5 被引量:49H指数:4
相关作者:谢胜利谭北海傅予力赵敏罗海庚更多>>
相关机构:华南理工大学华中科技大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金广东省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
相关领域:电子电信理学更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇电子电信
  • 1篇理学

主题

  • 3篇盲分离
  • 2篇欠定
  • 2篇欠定盲分离
  • 2篇盲分离算法
  • 1篇信号
  • 1篇无监督学习
  • 1篇相似矩阵
  • 1篇两步法
  • 1篇模糊聚类
  • 1篇矩阵
  • 1篇聚类
  • 1篇函数
  • 1篇SCA
  • 1篇BPSK信号
  • 1篇BSS
  • 1篇LAGRAN...
  • 1篇初等
  • 1篇初等变换

机构

  • 5篇华南理工大学
  • 1篇华中科技大学

作者

  • 4篇谢胜利
  • 3篇谭北海
  • 2篇傅予力
  • 2篇赵敏
  • 1篇周郭许
  • 1篇廖晓昕
  • 1篇罗海庚
  • 1篇肖明
  • 1篇杨祖元
  • 1篇章晋龙

传媒

  • 1篇系统工程与电...
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇自动化学报
  • 1篇中国科学(E...
  • 1篇中国科学:信...

年份

  • 3篇2009
  • 1篇2008
  • 1篇2007
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于无监督学习的源数估计及盲分离算法被引量:1
2009年
针对目前欠定盲分离问题中源数未知,采取"两步法"进行分离源信号。在第一步聚类算法中,一般都假设源信号个数已知,即事先给定聚类数目,这类算法成功与否依赖于源信号个数的先验知识。为了有效解决这个问题,提出了一种新的基于模糊聚类分析的无监督学习算法,它利用观测信号之间的相似关系来确定模糊相似矩阵进行迭代算法,不但可以精确估计源信号个数,同时也能获得对混叠矩阵的精确估计。该方法进一步完善了"两步法",仿真结果表明了算法的有效性及优异性能。
谭北海赵敏谢胜利
关键词:欠定盲分离两步法相似矩阵
基于超平面法矢量的欠定盲信号分离算法被引量:13
2008年
探讨欠定情况下(观测信号少于源数目)的盲信号分离.首先给出了m维超平面的法矢量的计算公式,提出了一个基于超平面法矢量的矩阵恢复算法.其次针对语音分离,提出了k源区间及其检测方法,从而使k-SCA条件下的算法推广到了非稀疏信号的盲分离.在源信号重建上,提出了一个简化l^1范数解的新算法.几个仿真实验(含语音信号实验)证实了所提出算法的性能.
肖明谢胜利傅予力
论Lorenz系统族的全局指数吸引集和正向不变集被引量:24
2007年
对于参数在两类区间内变化的Lorenz系统无穷族和两类新的Lorenz型混沌系统,首次提出全局指数吸引集的概念,且给出此类集的指数吸引估计式.作为推论囊括了现有文献中关于Lorenz族全局吸引集的所有结果为特例,且简化了前人的复杂证明,特别对于b→1+和q→0+等前人方法失效的奇异情形,也得到圆满解决.
廖晓昕罗海庚傅予力谢胜利郁培
关键词:LAGRANGE稳定性函数
带源个数估计的BPSK信号盲分离算法被引量:5
2009年
目前盲分离研究已有算法众多,但有关数字信号或有限字符集的盲分离研究尚不多见,而带源个数估计的此类盲分离算法更鲜有涉及。针对这类问题,该文提出了一种新颖的BPSK数字信号的盲分离算法,首先由接收到的观测信号的特征,在无噪和有噪情况下分别给出了估计源信号的数目算法;然后再利用观测信号之间的关系估计出混叠矩阵,并在算法中给出了证明。通过估计的混叠矩阵即可恢复得到分离信号,此时得到的分离信号与源信号或者顺序发生了交换,或者产生了符号之间的差别,但并不影响盲分离。最后的仿真结果显示了该文提出的算法在估计混叠矩阵以及最后恢复源信号上都是非常成功,也表明了此算法的可行性和优异性能。
谭北海赵敏谢胜利
关键词:盲分离BPSK信号初等变换
欠定盲分离中源的个数估计和分离算法被引量:6
2009年
在盲分离问题中,独立元分析一直是一个主要的研究方向,但是该方法不能直接推广到欠定混叠情形.考虑到大量的客观信号具有稀疏特性,稀疏元分析方法引起了人们的广泛关注,其中典型的是"二步法",即先计算混叠矩阵,再分离所有源信号,该方法能够较好地实现欠定混叠情况下的盲分离.在计算混叠矩阵时,通常利用K-均值聚类等,这类方法的成功依赖于聚类数目也即信号源个数的先验知识,而在盲分离问题中,如何估计信号源个数一直是一个很棘手的问题.文中采用模糊聚类方法来确定信号源的个数,同时计算出欠定混叠矩阵,进而利用最短路径法来恢复源信号.该方法进一步完善了"二步法",仿真显示了文中算法的有效性与鲁棒性.
谭北海杨祖元周郭许章晋龙
关键词:盲分离模糊聚类
共1页<1>
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