串音误差与分离度的变步长EASI盲源分离算法
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盲源分离（ Blind Source Separation， BSS）是指在源信号和传统信道先验信息均未知的情况下，仅由观测到的混合信号恢复或分离出源信号的过程。由于在故障检测、信号处理等领域具有广泛的应用前景，因此目前关于盲源分离的理论研究及实际应用快速发展，已成为信号处理领域的研究热点。
当源信号各分量差异较大或全局矩阵为非行元素优势矩阵时，基于串音误差的变步长等变自适应分离（ EASI）算法难以正确评价分离效果，导致步长选取错误。针对该问题，提出一种改进的变步长EASI算法。通过计算基于串音误差的步长平方根适当增大步长，同时定义信号分离度对步长做进一步调整，减小因串音误差分离结果评价不准确而导致步长错误变小的影响。仿真结果表明，该算法具有较好的步长调节能力，相对传统EASI算法和基于串音误差、基于串音误差步长平方根、基于分离度的变步长EASI算法分离效果更佳。
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