一種改進(jìn)的勢函數(shù)聚類算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aet
文檔大?。?span>525 K
標(biāo)簽： 勢函數(shù)聚類 K維變量聚類 二次聚類
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文檔介紹：以欠定語音盲分離為背景，提出一種改進(jìn)的勢函數(shù)聚類算法，實現(xiàn)時間延遲和幅度衰減二維變量的同時聚類估計。為了去除傳統(tǒng)勢函數(shù)聚類法對每個變量分別聚類估計后繁瑣的關(guān)聯(lián)配對過程，提出了對k維變量同時進(jìn)行聚類估計的勢函數(shù)二次聚類算法。算法第一次進(jìn)行全范圍低精度的直接k維變量聚類估計，去除關(guān)聯(lián)配對過程，第二次進(jìn)行小范圍高精度的變量搜索，大大減少了計算量。新提出的勢函數(shù)基函數(shù)對閾值控制更加靈活，適應(yīng)性更強(qiáng)。仿真實驗驗證了算法的有效性和可行性。仿真實驗條件下，估計的相對幅度衰減角度誤差小于0.1度，勢函數(shù)二次聚類算法平均運(yùn)行時間縮短了90%。
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