【摘 要】
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高斯混合模型作为一种良好的非高斯噪声处理技术,应用领域广泛,其参数估计常采用通过基于最大似然估计的期望最大化迭代算法（Expectation Maximization,EM）.针对常规EM算法性能
【机 构】
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重庆水利电力职业技术学院建筑工程系,信息工程大学空间地理信息学院
【基金项目】
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渝水职院重点项目（K201514,K201510）,重庆教委科学研究项目（KJ1735452）
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高斯混合模型作为一种良好的非高斯噪声处理技术,应用领域广泛,其参数估计常采用通过基于最大似然估计的期望最大化迭代算法（Expectation Maximization,EM）.针对常规EM算法性能受迭代初值和模型阶数的影响,且计算量较大的问题,提出了一种在线自适应估计模型阶数的快速EM算法,该算法由单高斯模型逐步分离出多高斯分量.数据仿真实验表明,新算法初值设置简单,避免了局部收敛,有效提高了计算效率.
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