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基于多步分解算法的解卷積混合盲源分離新方法:該文提出一種基于二階統計量的時域多步分解算法求解卷積混合盲源分離問題。引入白化處理，將混迭矩陣轉變成酉矩陣，同時，根據源信號不同延時下相關矩陣所具有的塊狀對角結構，將酉矩陣分為不同的列塊。針對各列塊之間相互正交的特性，提出一種關于某一特定列塊的最小二乘三二次代價函數。利用一種常規的基于梯度下降法的三迭代算法，交替估計代價函數中的3 組待定參數，搜索其最小點，得到酉矩陣一個列塊的估計。利用系統化的多步分解算法(MSA)，依次估計酉矩陣的每個列塊，最終得到整個酉矩陣的估計，進而恢復出源信號。仿真結果表明，新方法性能優于經典的SUB 方法及新近提出的JBD-NonU 方法，可有效地解決卷積混合盲源分離問題。
關鍵詞：盲源分離；卷積混合；多步分解算法；三迭代算法
關鍵詞：盲源分離；卷積混合；多步分解算法；三迭代算法
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