针对更加复杂的非线性混合情况，提出一种基于样条插值拟合与群智能优化的后非线性盲源分离算法。采用样条插值函数拟合去非线性函数，使用负熵作为分离的评价准则，建立分离模型。分离过程采用改进的人工蜂群算法优化求解样条插值节点参数，并在分离的目标函数中引入相关性约束条件进行解空间范围限制，克服分离过程中存在的异常值现象。针对语音数据的分离实验结果表明，所提算法能够有效实现非线性混合信号的盲分离，较传统的基于奇数多项式拟合的分离算法具有更高的分离精度。
2021-11-30 10:12:17
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分段线性插值、分段二次多项式插值、分段三次多项式插值均属于分段低次多项式，其公式如下，这里采用Lagrange型基函数。三次样条插值法（三弯矩法）根据给定xi,yi(i=0, …,n)以及边界条件（这里选取第三类边界条件），计算关于M0，M1，…Mn的线性方程组中的有关参数（系数矩阵的元素和右端项）；
2021-11-21 21:11:29
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用Matlab实现数值计算方法中的解线性代数方程、插值法、求积分以及非线性方程组的求解问题。
2021-11-12 21:02:06
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