用于四个数据集联合盲源分离的四阶张量联合对角化算法

    公开(公告)号:CN108282424A

    公开(公告)日:2018-07-13

    申请号:CN201810079041.2

    申请日:2018-01-26

    Abstract: 本发明公开了一种用于四个数据集联合盲源分离的四阶张量联合对角化算法,包括以下步骤:S1、观测信号:对四个数据集观测信号分别进行预白化;S2、目标张量:预白化之后,构造一组互四阶累积量张量;S3、初始化因子矩阵;S4、代价函数收敛计算:若一次扫描过后,算法收敛,则计算结束,若算法仍未收敛,则以此次更新所得的因子矩阵作为初始值,进行下一次扫描,遍历更新雅克比旋转矩阵,更新因子矩阵,直至收敛为止。本发明所述的用于四个数据集联合盲源分离的四阶张量联合对角化算法,该算法基于正交旋转变换,因而能够获得最小二乘意义上的最优解,是一种针对不多于四个数据集信号的J-BSS方法。

    用于四个数据集联合盲源分离的四阶张量联合对角化算法

    公开(公告)号:CN108282424B

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN201810079041.2

    申请日:2018-01-26

    Abstract: 本发明公开了一种用于四个数据集联合盲源分离的四阶张量联合对角化算法,包括以下步骤:S1、观测信号:对四个数据集观测信号分别进行预白化;S2、目标张量:预白化之后,构造一组互四阶累积量张量;S3、初始化因子矩阵;S4、代价函数收敛计算:若一次扫描过后,算法收敛,则计算结束,若算法仍未收敛,则以此次更新所得的因子矩阵作为初始值,进行下一次扫描,遍历更新雅克比旋转矩阵,更新因子矩阵,直至收敛为止。本发明所述的用于四个数据集联合盲源分离的四阶张量联合对角化算法,该算法基于正交旋转变换,因而能够获得最小二乘意义上的最优解,是一种针对不多于四个数据集信号的J‑BSS方法。

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