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用于多通道盲反卷積級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法

文檔序號:7841185閱讀:904來源:國知局
專利名稱:用于多通道盲反卷積級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及信號處理的技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種用于多通道盲反卷積級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。
背景技術(shù)
近年來,盲信號處理技術(shù)獲得了飛速發(fā)展。盲信號處理技術(shù)大致可以分為盲源分離和盲反卷積兩大類。盲信號處理技術(shù)在語音信號處理、生物醫(yī)學(xué)信號處理、通信信號處理以及圖像信號處理等信號處理領(lǐng)域都獲得了比較廣泛的應(yīng)用。盲反卷積是圖像處理、語音信號處理、通信、系統(tǒng)辨識和聲學(xué)等許多研究和應(yīng)用的基本問題,具有重要的理論與應(yīng)用價值。目前國際上常用的各種針對MIMO(Multiple-Input-Multiple-Output)系統(tǒng)的盲反卷積算法,并針對源信號為非平穩(wěn)信號的MIMO系統(tǒng)盲反卷積算法中的頻域算法以及矩陣束算法進(jìn)行了具體研究,主要工作包括(1)總結(jié)分析了國際上常用的各種MIMO系統(tǒng)盲反卷積算法包括常模量盲反卷積算法、頻域盲反卷積算法、高階累計量盲反卷積算法、線性預(yù)測盲反卷積算法、最大似然盲反卷積算法以及子空間盲反卷積算法。(2)研究了一種噪聲環(huán)境下輸入源信號為非平穩(wěn)信號的MIMO系統(tǒng)盲反卷積頻域算法。首先分析該算法原理并進(jìn)行仿真;然后分析一種針對語音信號的去噪算法并給出了仿真;最后結(jié)合上述兩種算法對噪聲環(huán)境下的語音混疊信號進(jìn)行盲反卷積。主要工作在于兩種算法的仿真以及在噪聲環(huán)境下使得兩種算法可以協(xié)調(diào)工作。( 研究了一種噪聲環(huán)境下輸入源信號為非平穩(wěn)有色信號的MIMO系統(tǒng)盲反卷積矩陣束算法。首先分析該算法原理并進(jìn)行仿真;然后通過子空間方法以及維納濾波法去除噪聲的影響;最后提出一種基于原算法的分組算法。主要工作在于矩陣束算法以及子空間消除噪聲算法的仿真;維納濾波器的設(shè)計;分組算法的提出及仿真。(4)對于非線性盲源分離,ICAH. H. Yang用一個兩層的感知器結(jié)構(gòu)來逼近非線性函數(shù)逆,從信息論的角度提出了兩個非線性盲源分離算法非線性最大熵算法(ME)和非線性最小互信息算法(MMI)。MMI算法的一個問題是利用了 Gram-Charliar展開式來估計邊緣熵, 而Gram-Charliar展開對強(qiáng)非線性函數(shù)估計較差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足,提供一種多通道盲反卷積級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,它是新而簡單、單行之有效的擴(kuò)展,可以從未知交錯的混合信號中提取多重源信號。本發(fā)明的目的通過下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)本發(fā)明一種用于多通道盲反卷積級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,包括下述步驟(1)由均衡子網(wǎng)絡(luò)和壓縮子網(wǎng)絡(luò)組成模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所述均衡子網(wǎng)絡(luò)為提取信號源的處理單元,所述壓縮子網(wǎng)絡(luò)為消除已從混合信號提取了信號后其它多余信息的處理單元;
(2)均衡子網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)突觸Iwlj,p}由CM(恒定模型)算法更新,其更新的公式如下其中,1表示步長,^是\的復(fù)共軛復(fù)數(shù),打7100]是匹配函數(shù);設(shè)定第一次提取信號yi(k)對應(yīng)第一個源信號S1 GOdPy1GO = A1S1(^d1);能
量函數(shù)的極小化得到壓縮子網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)突觸Iuil,,ρ},其計算公式如下
權(quán)利要求
1.一種用于多通道盲反卷積級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,其特征在于,包括下述步驟(1)由均衡子網(wǎng)絡(luò)和壓縮子網(wǎng)絡(luò)組成模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所述均衡子網(wǎng)絡(luò)為提取信號源的處理單元,所述壓縮子網(wǎng)絡(luò)為消除已從混合信號提取了信號后其它多余信息的處理單元;(2)均衡子網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)突觸Iwlj,p}由恒定模型算法更新,其更新的公式如下^u,ρ +1) = ^u,ρ (k) + Jhflyl ik)]x] {k - ρ)其中,!^表示步長,^^是 的復(fù)共軛復(fù)數(shù)^匕“!^)]是匹配函數(shù);設(shè)定第一次提取信號yi(k)對應(yīng)第一個源信號S1 00,即71(10 = A1S1(^d1);能量函數(shù)的極小化得到壓縮子網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)突觸Iuil,,ρ},其計算公式如下 2ι m丄2 i=l其中Λ(1) =^Κι, PP采用隨機(jī)梯度下降,其中,壓縮子網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)突觸Iuil,p}更新規(guī)則是^a,p(k + 1) = wn,p -- ρ)神經(jīng)突觸IwljilJ可以看成一個權(quán)值,Wljjp(k+Ι)表示W(wǎng)lj,p的第k+Ι次迭代權(quán)值;(3)在步驟O)的基礎(chǔ)上,構(gòu)成了Hebbian和逆Hebbian學(xué)習(xí)規(guī)則;uilp{k + \) = Wilp -^O1*(灰-p)表明學(xué)習(xí)算法消除首次從觀測信號x(k)提取的信號yi(k)以外的其它信息,并得出%,p0 + l) = >1^-%0;(眾-;7)模型平均穩(wěn)定占.^ \\\ (4)壓縮處理后,輸入到下一個模塊網(wǎng)絡(luò)的均衡子網(wǎng)絡(luò),Xi(1)(k)如下 x-\k) = X1(U) - Σ h^ M(k-P-Cil)ρ Λ=Xi (k) - Σ K qSl (k-q)/ = 1’Λ ’ m。ι
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于多通道盲反卷積級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,其特征在于,步驟⑷中,所述壓縮算法去除了來自混合和卷積信號Ixi(k)}的首次源信號S1GO以外的其它信息,壓縮混合信號{Xia)(k)}送入下一個模塊網(wǎng)絡(luò),然后提取第二個源信號,及產(chǎn)生出第二次提取信號時要去除多余的混合信息,再提取第三個源信號,去除多余信號,依次重復(fù),直到將多余信號去掉。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于多通道盲反卷積級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,其特征在于,步驟(3)中,模型平衡穩(wěn)定點(diǎn)Uil,p滿足下述公式u E{Xi(k)y;(k-p)} i = lAm, E^k-p)\ }其中,E{*}表示能量函數(shù)。2
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于多通道盲反卷積級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,其特征在于, Y1 (k)是首次提取源信號的情況,hUil,p進(jìn)行下述變換,即 =il,p+dihp
全文摘要
本發(fā)明提供一種多通道盲反卷積級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,方法包括(1)由均衡子網(wǎng)絡(luò)和壓縮子網(wǎng)絡(luò)組成模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);(2)均衡子網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)突觸{w1j,p}由恒定模型算法更新;(3)構(gòu)成了Hebbian和逆Hebbian學(xué)習(xí)規(guī)則;(4)壓縮處理后,輸入到下一個模塊網(wǎng)絡(luò)的均衡子網(wǎng)絡(luò)本發(fā)明方法是新而簡單、單行之有效的擴(kuò)展,它可以從未知交錯的混合信號中有效在線提取多重源信號。即用級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它的每一模塊是由均衡子網(wǎng)絡(luò)和壓縮子網(wǎng)絡(luò)組成。此法可適用于任何盲均衡算法(信號信道均衡的拓延),它也可以應(yīng)用于源信號數(shù)目預(yù)先未知的情況。本發(fā)明容易實(shí)現(xiàn),在無線通信、陣列處理和生物醫(yī)學(xué)信號處理等方面有廣泛應(yīng)用。
文檔編號H04L25/03GK102546128SQ20121004278
公開日2012年7月4日 申請日期2012年2月23日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月23日
發(fā)明者劉建成, 張文梅, 徐存東, 徐獻(xiàn)靈, 楊新盛, 高俊文 申請人:廣東白云學(xué)院
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