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基于支持向量机的欠定盲分离

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:223 | 2009-11-24

吴湛

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该文提出了信号稀疏性的新度量方式，在估算出有效源信号的个数后，提取源信号到达方向角度的特征作为训练样本，利用支持向量机理论构造分类超平面，从而实现对观测信号的最优分类。采用加权系数法获得每一类信号的聚类中心，其中对系数权重的学习是自适应的，同时避免了K-均值聚类等方法对初值的敏感性。此外，针对大规模样本点，该文还提供了在线算法。仿真效果说明了此方法的稳定性和鲁棒性。
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