基于批处理和核函数的非线性盲源分离算法

针对基于核函数的非线性盲源分离算法性能对核函数及其参数选择依赖性强这一问题 ,提出采用批处理方法代替聚类和核主成分分析方法来构造低维近似子空间的正交基,以 改进基于核函数的非线性盲源分离算法对核函数及其参数变化的稳健性,并对这种改进的非 线性盲源分离算法进行了完整的分析。通过仿真实验,对分离信号与源信号求相似度,可以 看到提出的基于批处理的非线性盲源分离算法能够取得更稳健、准确的分离效果。