作者：付卫红; 张琮盲源分离卷积混合独立向量分析特征矩阵联合近似对角化步长自适应
摘要：独立向量分析（IVA）是解决频域卷积盲分离排序模糊性最好的方法之一，但存在迭代次数较多、运算时间较长、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性。该文提出一种基于步长白适应的IvA卷积盲分离算法，该算法使用特征矩阵联合近似对角化（JADE）算法对分离矩阵进行初始化，并对步长参数进行了自适应优化。JADE初始化能够使分离矩阵具有合理的初值，避免局部收敛的情况；步长的白适应优化能够显著提升算法的收敛速度。仿真结果表明，该算法进一步提升了分离性能，并显著缩短了运算时间。
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