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本文研究了后非线性混合信号的盲分离 .后非线性混合信号是由线性混合的每一路信号分别经过一个非线性畸变产生的 .因此分离这种信号需要在适用于线性混合的线性分离结构前放置一个用于补偿非线性畸变的非线性校正部分 .本文用一种最大似然方法推导了一般后非线性分离结构的学习公式 .在前人一些工作的基础上 ,提出了一种用于亚、超高斯信号后非线性混合的盲分离算法 .该算法用多层感知器对分离结构的非线性校正部分进行建模 ,迭代过程中根据一稳定性条件在分别适用于亚、超高斯信号的概率模型间进行切换并以块自适应方式工作 .通过对模拟信号及实际信号 (图像和语音 )的实验证明了该算法的有效性 . 相似文献
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ＡＭＯＤＩＦＩＥＤＤＹＮＡＭＩＣＧＥＮＥＲＡＬＩＺＥＤＨＯＵＧＨＴＲＡＮＳＦＯＲＭＦＯＲＬＩＮＥＤＥＴＥＣＴＩＮＧＹａｎｇＬｕｘｉ（杨绿溪）ＨｅＺｈｅｎｙａ（何振亚）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）ＡＭＯＤＩＦＩＥＤＤＹＮ... 相似文献
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本文提出一种交互参考方法，用于半盲情况下非线性时间序列的分析，这时描述该序列的动力学方程形式已知而相应的参数未知．通常是分别完成的噪声抑制和参数估计这２个任务在这里被组合在一起迭代完成．由于２个处理模块间的积极相互作用，该方法可获得更好的性能．以前的一些分析方法可以看作是这一处理框架的特例．将其用于含噪声混沌时间序列的分析，实验结果表明了该方法对性能的显著改善． 相似文献
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