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基于K-均值聚类和势函数法的
欠定盲分离
K-均值聚类法能估计出观测信号聚类直线方向,利用主成分分析(PCA)提取主成分,可以提高直线估计的精准度和鲁棒性。在此思想的指导下,本文提出基于K-均值聚类的势函数法。势函数度量了聚类中心与所有观测点的距离,对势函数求导得到更新聚类中心的迭代公式,利用该公式对K-均值聚类法得到的聚类中心进行调整得到精估计。该算法计算量较小,能有效估计出混合矩阵。仿真实验验证了算法的有效性。
2021-08-12 18:44:20
1.57MB
盲源分离
稀疏分量分析
势函数
聚类
1
_基于改进K-means聚类的
欠定盲分离
算法
这篇文档是基于改进K-means聚类的
欠定盲分离
算法,利用K-M聚类算法与SCA算法结合,实现对欠定信号进行盲分离的目的。文中提出的算法是一种经典的算法上改进的,希望对做盲源分离的有一定帮助,在此希望大家多多共享,多多分享,共同进步。
2021-08-05 15:18:28
1.01MB
盲源分
信号处
km聚
欠
1
统计稀疏分解(SSDP)
欠定盲分离
MATLAB仿真程序
统计稀疏分解(SSDP)
欠定盲分离
MATLAB仿真程序
2021-04-29 10:58:36
1KB
欠定盲分离
1
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