МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ РАЗДЕЛЕНИЯ СМЕСИ СИГНАЛОВ. II. ПРИМЕНЕНИЕ М-ГРАДИЕНТА К АНАЛИЗУ НЕЗАВИСИМЫХ КОМПОНЕНТ

摘要

Анализируется задача разделения смеси сигналов (с восстановлением вида ее компонент) при отсутствии информации о пропорциях и типе смешивания. Метод основан на использовании информационного критерия и адаптивного алгоритма для обучающейся нейронной сети. Рассмотрены несколько видов распределения первичных сигналов, поступающих на сенсоры информационно-измерительной сети, и соответствующие им изменения функции преобразования нейронов. Подход к разделению смеси сигналов включает применение модифицированного градиента (м-градиента) в схеме анализа независимых компонент. (Статью I цикла см. "Научное приборостроение", 2009, т. 19, № 2).