一種優(yōu)化動量因子的盲分離算法論文-展示頁
2025-06-28 05:49本頁面
【正文】 A算法。分離矩陣可以由一層或者兩層分離系統(tǒng)確定，第一種方法是直接最小化目標(biāo)函數(shù)更新，第二種方法稱為非線性主分量分析法，是首先用白化矩陣對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行白化處理使白化信號滿足，然后用正交矩陣實(shí)現(xiàn)信號分離。是觀測信號組成的向量。1 基于NPCA的盲源分離的描述噪聲通常符合高斯分布，可忽略。針對這一問題，本文提出通過對動量因子進(jìn)行優(yōu)化，基于傳統(tǒng)最小均方算法（LMS）和動量項(xiàng)LMS算法推導(dǎo)出使算法的收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間矛盾最小化的最優(yōu)化動量因子迭代公式。為緩和這一沖突，通過改變步長參數(shù)使兩者平衡, 但變步長算法通常需要引入多個(gè)調(diào)節(jié)參數(shù), 調(diào)節(jié)參數(shù)具有不確定性且部分算法易陷入局部極小點(diǎn), 不能實(shí)現(xiàn)對于突變環(huán)境的快速跟蹤，因此本文提出通過引入動量項(xiàng)來加快收斂速度。批處理算法復(fù)雜度高，需要對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，自適應(yīng)算法復(fù)雜度低，對數(shù)據(jù)邊輸入邊處理，具有可以實(shí)現(xiàn)混合信號在線處理的實(shí)時(shí)性特點(diǎn)，故自適應(yīng)在線算法得到廣泛研究和應(yīng)用。由于這是實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常遇到的問題，近年來盲源分離在信號處理和通信方面引起廣泛關(guān)注。仿真實(shí)驗(yàn)證明了本文算法在平穩(wěn)及非平穩(wěn)環(huán)境下具有比LMS 和RLS更好的分離性能。一種優(yōu)化動量因子的非線性主分量分析算法摘 要 盲源分離算法收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差存在沖突，針對這一問題提出了通過引入動量項(xiàng)并且對動量因子進(jìn)行優(yōu)化的方法來使收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間沖突達(dá)到最小。該算法通過優(yōu)化的動量項(xiàng)使非線性主成分分析的代價(jià)函數(shù)最速下降，從而使算法收斂速度加快。關(guān)鍵詞 動量項(xiàng) , 非線性主成分分析 , 自適應(yīng) , 盲源分離A new NPCA algorithm for blind source separationAbstract This paper addresses the problem of blind source separation (BSS) and presents an optimum momentum factor which makes the nonlinear principal ponent analysis (NPCA) cost function descend in the fastest way. By using the momentum item in selfstabilized NPCA algorithm, the new algorithm minimums the contradiction between convergence speed and steadystate error. Simulations show that the new algorithm has faster convergence than the existing leastmeansquare（LMS）algorithms and recursive leastsquares (RLS) algorithm for BSS in stationary and nonstationary environments.Key words momentum factor , NPCA , adaptive , blind source separation
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