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预白化被认为是盲源分离算法的必要步骤,但现有预白化技术多为自适应最小均方误差型算法,其收敛速度和稳态性能是相互矛盾的.针对这一问题,本文首先基于代价函数的最速下降方向设计了步长参数的自适应迭代规则,然后通过融入动量项技术来进一步提升算法的更新速度,从而有效地消除了一般自适应白化算法中收敛速度和稳态误差的矛盾问题.仿真实验表明,本文提出的算法在多种噪声环境下都具有更出色的预白化效果.