基于FIR神经网络的非线性盲信号分离

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摘要：针对实验环境中可能出现的非线性卷积混合盲信号分离问题，在反馈结构最大似然盲信号分离算法的基础上，利用混合高斯模式概率密度函数估计方法，提出了一种采用有限冲激响应神经网络的非线性盲分离算法，并推导了新算法的权向量迭代公式。通过与其他盲信号分高算法的计算机模拟实验结果比较，新算法能更有效地进行非线性函数逼近，得到更小的输出均方误差，达到较好的非线性盲信号分离效果。http://www.cqvip.com//QK/92944X/199909/3871226.html

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关键词：神经网络 神经网 非线性 FIR 概率密度函数 非线性 盲信号分离 混合高斯模型 FIR神经网络