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MCA-CMA次分量分析恒模算法 被引量：2
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作者 王淑艳 吴仁彪 石庆研 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第3期270-272,共3页
提出了一种次分量分析恒模算法(Minor component analysis-constant modulus algorithm,MCA-CMA)。该算法从恒模代价函数出发,推导出一个基于Rayleigh熵形式的代价函数,根据Rayleigh熵的性质,可得出最优权矢量就是协方差矩阵的最小特征... 提出了一种次分量分析恒模算法(Minor component analysis-constant modulus algorithm,MCA-CMA)。该算法从恒模代价函数出发,推导出一个基于Rayleigh熵形式的代价函数,根据Rayleigh熵的性质,可得出最优权矢量就是协方差矩阵的最小特征值所对应的特征矢量,从而引入次分量分析(MCA)寻找最优权矢量,因此该恒模算法称为MCA-CMA算法。仿真结果充分验证该算法的有效性。 展开更多
关键词 Rayleigh熵 恒模算法 次分量分析 MCA—CMA算法
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