一种基于高阶互累计量的遗传盲反卷积算法

赖惠成; 史家茂

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一种基于高阶互累计量的遗传盲反卷积算法

更新时间：2026-01-21

- 一种基于高阶互累计量的遗传盲反卷积算法
- Journal of Xinjiang University (Natural Science Edition in Chinese and English) Vol. 106, Issue 2, Pages: 139-143(2007)
- 作者机构：
  
  新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046,新疆,乌鲁木齐,830046
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TN911
- Published：2007
- 稿件说明：
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[1]赖惠成,史家茂.一种基于高阶互累计量的遗传盲反卷积算法[J].新疆大学学报(自然科学版),2007,No.106(02):139-143.

赖惠成, 史家茂. 一种基于高阶互累计量的遗传盲反卷积算法[J]. Journal of Xinjiang University (Natural Science Edition in Chinese and English), 2007, 106(2): 139-143.
[1]赖惠成,史家茂.一种基于高阶互累计量的遗传盲反卷积算法[J].新疆大学学报(自然科学版),2007,No.106(02):139-143. DOI：

赖惠成, 史家茂. 一种基于高阶互累计量的遗传盲反卷积算法[J]. Journal of Xinjiang University (Natural Science Edition in Chinese and English), 2007, 106(2): 139-143. DOI：

摘要

提出了一种基于高阶互累计量的遗传盲反卷积算法

旨在解决现有许多基于独立分量分析盲反卷积算法中存在的两个共同缺陷.一是算法中引入的非线性函数依赖于源信号的峭度性质

当观测信号为超高斯信号与亚高斯信号的卷积混合时

算法性能急剧下降.二是算法中大多采用梯度法对分离矩阵序列进行寻优

初始值和步长的设定对搜索性能影响较大

使得寻优过程易陷入局部极优值

从而降低算法的分离效果.在阐述了算法的相关原理和设计思路之后

通过对比试验验证了算法的正确性和有效性.

Abstract

The anticle introduced a kind of blind deconvolution method based on high order cross cumulants and Genetic Algorithm

which is dedicated to resolve the two common problems in most of existing BDMs based on independent component analysis.One is that the choosing of none-linear function in them depends on the kurtosis of original signals

which degrades the performance of separation seriously when observed signals are the mixture of Super-Gaussian and Sub-Gaussians signals. The other is gradient

as the optimization approach for searching separation matrixs

it has shortcomings that configuration of initial value and the length of pace will make the he separation algorithms strap into local optimum values.After describing the relevant theories and design of this new method

it shows its correctness and validity by simulated comparable experiment results.

关键词

Keywords

references

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