摘要: 通过分析经典的典型相关性分析标准, 提出一种新的源信号抽取标准, 并利用在线拟牛顿算法求解新标准, 进而得到一种新的基于典型相关性分析的盲源信号抽取算法, 实现了盲源分离. 理论分析表明, 新源信号抽取标准的唯一全局最小值点是经典典型相关性分析标准的最大值点. 仿真结果表明, 新算法收敛速度更快.
中图分类号:
张瑞芬, 冶继民. 基于典型相关性分析的自适应拟牛顿盲源分离算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2017, 55(03): 559-563.
ZHANG Ruifen, YE Jimin. Adaptive QuasiNewton Algorithm for Blind Source Separation Based on Canonical Correlation Analysis[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2017, 55(03): 559-563.