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【24h】

On blind separation of complex-valued sources by extended Hebbianlearning

机译:通过扩展的Hebbian学习对复杂值源进行盲分离

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摘要

The aim of this letter is to present a nonlinear extension tonSanger's (1989) generalized Hebbian learning algorithm forncomplex-valued data neural processing, which allows for separating mixednindependent circular source signals. The proposed generalization reliesnon an interesting interpretation of nonclassical Hebbian learningnproposed by Sudjianto and Hassoun (1994) for real-valued neural units
机译:这封信的目的是提出一种非线性扩展tonSanger(1989)的广义Hebbian学习算法,用于复杂值数据神经处理,该算法允许分离独立于混合的圆形源信号。拟议的泛化不依赖于Sudjianto和Hassoun(1994)对实值神经单元提出的非经典Hebbian学习的有趣解释。

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