Методы и алгоритмы разделения смеси сигналов. II. Применение м-градиента к анализу независимых компонент
Автор: Малыхин В.М., Меркушева А.В.
Журнал: Научное приборостроение @nauchnoe-priborostroenie
Рубрика: Обработка и анализ сигналов
Статья в выпуске: 4 т.19, 2009 года.
Бесплатный доступ
Анализируется задача разделения смеси сигналов (с восстановлением вида ее компонент) при отсутствии информации о пропорциях и типе смешивания. Метод основан на использовании информационного критерия и адаптивного алгоритма для обучающейся нейронной сети. Рассмотрены несколько видов распределения первичных сигналов, поступающих на сенсоры информационно-измерительной сети, и соответствующие им изменения функции преобразования нейронов. Подход к разделению смеси сигналов включает применение модифицированного градиента (м-градиента) в схеме анализа независимых компонент. (Статью I цикла см. "Научное приборостроение", 2009, т. 19, № 2).
Смесь сигналов, методы разделения, адаптивный алгоритм, нейронная сеть, м-градиент, анализ независимых компонент
Короткий адрес: https://sciup.org/14264631
IDR: 14264631