申请/专利权人：集美大学

申请日：2014-10-14

公开（公告）日：2015-02-04

公开（公告）号：CN104333523A

主分类号：H04L25/03(2006.01)I

分类号：H04L25/03(2006.01)I

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2020.01.03#发明专利申请公布后的驳回;2016.07.27#实质审查的生效;2015.02.04#公开

摘要：本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种基于NPCA的后非线性盲源分离方法。本发明的一种基于NPCA的后非线性盲源分离方法，包括:步骤1：载入T个采样点的观测信号，步骤2：初始化它的每个元素在[-11]之间随机产生；步骤3：判断t≤T，若是则执行步骤4，否则执行步骤8；步骤4：对源信号进行最优估计yt，即为求解最优的时变系统的广义逆矩阵步骤5：对的列向量进行堆叠形成一个n2维的列向量，构造n2×n2维的和选取适合分离源信号的非线性函数；步骤7：利用H∞自适应算法求解最优步骤8：t＞T，输出T个采样点的yt。本发明不仅能分离出混叠在后非线性系统中服从任何分布的信号，且适用在线进行盲源分离。

主权项：一种基于NPCA的后非线性盲源分离方法，其特征在于：包括以下步骤:步骤1：载入T个采样点的观测信号步骤2：初始化它的每个元素在[‑11]之间随机产生；步骤3：判断t≤T，若是则执行步骤4，否则执行步骤8；步骤4：对源信号st＝[s1t,s2t,…,snt]T进行最优估计yt，即为求解最优的时变系统的广义逆矩阵步骤5：对的列向量进行堆叠形成一个n2维的列向量，构造n2×n2维的和选取适合分离源信号的非线性函数；步骤7：利用H∞自适应算法求解最优步骤8：t＞T，输出T个采样点的yt。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 集美大学 基于NPCA的后非线性盲源分离方法

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