【摘 要】
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为了把几个独立信号从它们的线性混叠中盲分离或盲辨识出来，提出了一种具有抑制噪声作用的有效自适应学习算法，研究了算法的有界性和渐近稳定性．以渐近稳定性为条件，给出了算法中
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为了把几个独立信号从它们的线性混叠中盲分离或盲辨识出来，提出了一种具有抑制噪声作用的有效自适应学习算法，研究了算法的有界性和渐近稳定性．以渐近稳定性为条件，给出了算法中非线性函数的适当选择．仿真研究表明，算法是有效而鲁棒的，且能够从有噪声的混叠中恢复原独立信号．
In order to blindly identify several independent signals from their linear aliasing, an effective adaptive learning algorithm with noise suppression is proposed. The boundedness and asymptotic stability of the algorithm are studied. Under the condition of asymptotic stability, the appropriate choice of nonlinear function in the algorithm is given. Simulation studies show that the algorithm is efficient and robust and can recover the original independent signal from noisy aliasing.
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