【摘 要】
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本文提出一种基于独立剩余量的图像盲分离算法。在分离具有时序相关信号的问题中,传统的盲信号分离算法不能得到很好的分离效果。为了获得理想的分离效果,同时运用信号的高阶
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本文提出一种基于独立剩余量的图像盲分离算法。在分离具有时序相关信号的问题中,传统的盲信号分离算法不能得到很好的分离效果。为了获得理想的分离效果,同时运用信号的高阶统计量和时序结构,并将分离过程置于剩余量的层面来进行。剩余量信号是将源信号时序结构抽取以后的部分,不同分量之间是相互独立的。通过最小化剩余量信号的互信息,导出最小化互信息的代价函数。然后给出一种高效的学习算法。从本文最后给出的数值例子可以看出,文中提出的算法有很好的分离效果。
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