基于变分贝叶斯算法和MLP网络的后非线性混合盲源分离方法研究
Post-nonlinear blind separation of the source signals based on variational bayesian theory and MLP作者机构：南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063 郑州大学机械工程学院郑州450001
出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)
年 卷 期：2010年第29卷第6期
页 面：21-24页
核心收录：
学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
基 金：国家自然科学基金(50775208) 河南省教育厅自然科学基金(2006460005 2008C460003)
摘 要：传统的后非线性模型往往要求其后非线性函数是可逆的,否则无法进行源信号的分离。然而在实际中,这一要求并不完全满足。针对此不足,结合变分贝叶斯推论和多层感知器网络,提出一种改进的多层感知器后非线性模型,它通过多层感知器来模拟后非线性函数,实现对不可逆后非线性函数混合的盲分离。仿真和实验结果表明该方法是有效的。
维普期刊数据库
同方期刊数据库