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稀疏分量分析在欠定盲源分离问题中的研究进展及应用
  • ISSN号:1003-0530
  • 期刊名称:《信号处理》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程] TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]大连理工大学电子与信息工程学院,大连116024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(30570475,60372081),教育部博士点基金资助项目(20050141025)
中文摘要:

伴随着国内外对盲源分离问题研究的日益深入,在独立分量分析等经典算法之外逐步发展出了许多新的算法。稀疏分量分析就是其中有效的方法之一,它利用信号的稀疏分解,克服了独立分量分析非欠定性的要求,解决了欠定情况下的盲源分离问题。本文将以稀疏分量分析为主要对象,归纳总结了近期的研究进展。

英文摘要:

With the development of blind source separation ( BSS), various algorithms have been proposed except the classic algorithms such as independent component analysis (ICA). Sparse component analysis (SCA) based on sparse representation is one of the newly developed algorithms. SCA solves the problem of underdetermined BSS that ICA doesn' t solve. This paper presents a survey and review focusing on the study and development of SCA.

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期刊信息
  • 《信号处理》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:谢维信
  • 地址:北京鼓楼西大街41号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:xhclfh@sohu.com
  • 电话:010-64010656
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0530
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2406/TN
  • 邮发代号:80-531
  • 获奖情况:
  • 国家一级科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:10219