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基于神经网络理论中的支持向量机回归方法，利用径向基函数构造核函数，给出类高斯函数的混合信号概率密度稀疏表达，进而得到输出信号的概率密度的显式表达；提出一种估计激活函数的新方法，与盲信号抽取定点算法相结合，形成一种新的盲分离算法。通过仿真实验，验证了该方法能成功地分离超、亚高斯混合信号。
盲源分离的SVM概率密度函数估计算法
【摘 要】
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基于神经网络理论中的支持向量机回归方法，利用径向基函数构造核函数，给出类高斯函数的混合信号概率密度稀疏表达，进而得到输出信号的概率密度的显式表达；提出一种估计激活函数的
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2009年17期
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