基于共轭梯度法的盲分离在线算法

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摘要：在严格论证盲分离问题与数学上的最优化问题等价的基础上，把问题的重点集中在对该最优化问题的寻优上。由于盲分离最优化问题的目标函数的特点，在欧氏空间中对决策变量（分离矩阵W）进行寻优求解带来诸多复杂因素，寻优算法在弯曲的黎曼空间中动态运行是解决这些问题的一条可行途径。为此，本文在改进NGA和PDFA算法的基础上，结合在线算法PDEA在估计信号的得分函数的较好效果，和求解最优化问题的共轭梯度法较快收敛性能，提出了具有自学习能力，并继承共轭梯度法特点的盲分离在线算法PDEA—CONJ。此算法应用到盲分离问题中，在混合矩阵严重病态情况下能取得了较好分离效果。实际算例验证了其收敛性和有效性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90089A/200701/24357184.html

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关键词：最优化问题 cqvip 交流学习 大家共享 目标函数 盲分离 机器学习 共轭梯度算法