Author(s): PENG An-hong, LAI Hui-cheng
Pages: 165-168
Year: 2012 Issue:  10
Journal: Computer Simulation
Keyword:  径向基神经网络; 盲分离; 最大熵值法; 代价函数;
Abstract: 针对传统盲源分离算法的计算复杂问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络盲源分离算法,用K均值聚类算法对中心值和宽度值进行确定,用最大熵为代价函数来确定权值,所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离.仿真中,用于对线性混合信号进行盲源分离,并与最大熵(ME)算法进行比较.结果表明,盲源分离算法能减少分离时间和提高分离效率,并且能大大降低计算量,比ME算法更好.