论文研究NGA实现互信息量最小化的盲源分离.pdf

提出了一种新的盲源分离算法，该算法通过自然梯度算法实现互信息量最小化，从而达到盲源分离的最佳效果。由于互信息量具有度量分离信号的循环相关矩阵和单位阵的相似程度的特性，最小互信量标志着分离矩阵最佳的状态。通过自然梯度寻优算法来实现互信息量的最小化，从而得到理想的分离矩阵。仿真结果表明算法对具有循环平稳特性的源信号分离效果显著，且收敛速度快。