一種基于核函數的雜系盲源分離算法

摘要：提出了一種基于核函數的雜系盲源分離算法，該算法可以充分分離雜系混合信號。通過引入非線性核函數和平滑參數，將分離信號進行非線性核映射，最優化平滑參數，同時更新混合分離矩陣，通過不斷迭代學習，對混合信號進行盲源分離。仿真結果表明，與EAsI、白化和自然梯度算法相比，本方法能更有效地分離同系混合或雜系混合信號，收斂速度更快，且能夠適應于非平穩環境，具有一定的實用性。