【摘 要】
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对于时间结构信号的盲源分离（Blind Source Separation,BSS）,独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA）是十分有效的方法.在对观测信号白化处理后,ICA的关键是寻找去除
【机 构】
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南京工业大学电子与信息工程学院,南京工业大学理学院
【基金项目】
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本文受江苏省自然科学基金（BK2011238）,南京气象雷达开放实验室研究基金（BJG201103）资助.
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对于时间结构信号的盲源分离（Blind Source Separation,BSS）,独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA）是十分有效的方法.在对观测信号白化处理后,ICA的关键是寻找去除高阶相关性的正交分离矩阵.鉴于任意维数正交矩阵可以表示为Givens变换矩阵的乘积,提出了一种新的时间结构信号盲源分离算法.首先,利用Givens变换矩阵参数化表示正交分离矩阵,减少了要估计参数的个数;其次,以多步时延协方差矩阵的联合近似对角化为目标函数,将盲源分离问题转化为
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