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基于变步长的混合图像自适应盲分离算法
  • ISSN号:1004-9037
  • 期刊名称:《数据采集与处理》
  • 时间:0
  • 分类:TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065
  • 相关基金:国家自然科学基金-中物院NSAF联合基金(10776040)资助项目 国家自然科学基金(60602057)资助项目; 教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-09-0928)资助项目; 信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设基金(2009CA2003)资助项目; 重庆市自然科学基金(2009BB2287)资助项目
中文摘要:

根据混合信号的分离程度,提出了一种新的图像信号分离算法,通过建立分离矩阵控制步长因子变化,利用自适应不完整自然梯度法实现图像的有效分离。新算法既很好地解决了固定步长算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,也解决了其他变步长算法须选择较小初始步长才能实现分离的问题。仿真结果表明新算法收敛速度快,稳态误差小,综合分离性能明显优于其他算法。

英文摘要:

According to the separation level of mixed signal,a new separation algorithm of image signal is presented.The separation of images can be effectively achieved through the establishment of controlling step factor change in the separation matrix and the adoption of adaptive nonholonomic natural gradient method.The new algorithm serves as an excellent solution to solve the contradictions between the convergence speed and the stability error of the fixed step-size algorithm.It also settles the seperation problem without choosing a smaller initial step size.The simulation results demonstrate that the convergence speed and the steady-state errors of the new algorithm are improved and its comprehensive separation performance is obviously superior to those of other algorithms.

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期刊信息
  • 《数据采集与处理》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会 仪器仪表学会 信号处理学会 中国一汽仪表学会 中国物理学会 微弱信号检测学会 南京航空航天大学
  • 主编:贲德
  • 地址:南京市御道街29号
  • 邮编:210016
  • 邮箱:sjcj@nuaa.edu.cn
  • 电话:025-84892742
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-9037
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1367/TN
  • 邮发代号:28-235
  • 获奖情况:
  • 中国科技论文统计源用刊,2007年被评为江苏省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:8148