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稀疏分量分析在欠定盲源分离问题中的研究进展及应用

Spares Component Analysis and Application for Underdetemined Blind Source Separation

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【作者】 邱天爽毕晓辉

【Author】 QIU Tian-shuang BI Xiao-hui (School of Electronic and Information Engineering,Dalian University of Technology,Dalian,116024)

【机构】 大连理工大学电子与信息工程学院

【摘要】 伴随着国内外对盲源分离问题研究的日益深入,在独立分量分析等经典算法之外逐步发展出了许多新的算法。稀疏分量分析就是其中有效的方法之一,它利用信号的稀疏分解,克服了独立分量分析非欠定性的要求,解决了欠定情况下的盲源分离问题。本文将以稀疏分量分析为主要对象,归纳总结了近期的研究进展。

【Abstract】 With the development of blind source separation (BSS),various algorithms have been proposed except the classic al- gorithms such as independent component analysis (ICA). Sparse component analysis (SCA) based on sparse representation is one of the newly developed algorithms. SCA solves the problem of underdetermined BSS that ICA doesn’ t solve. This paper presents a survey and review focusing on the study and development of SCA.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(30570475,60372081);教育部博士点基金资助项目(20050141025)
  • 【分类号】TN911.7
  • 【被引频次】45
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