基于K-均值聚类和势函数法的欠定盲分离
[本文摘要]
K-均值聚类法能估计出观测信号聚类直线方向,利用主成分分析(PCA)提取主成分,可以提高直线估计的精准度和鲁棒性。在此思想的指导下,本文提出基于K-均值聚类的势函数法。势函数度量了聚类中心与所有观测点的距离,对势函数求导得到更新聚类中心的迭代公式,利用该公式对K-均值聚类法得到的聚类中心进行调整得到精估计。该算法计算量较小,能有效估计出混合矩阵。仿真实验验证了算法的有效性。
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