著名的Jade算法，利用高阶累积量盲分离。法国Cardoso发明的算法。...

资 源 简 介

著名的Jade算法，利用高阶累积量盲分离。法国Cardoso发明的算法。...

详 情 说 明

JADE（Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices）算法是信号处理领域中的经典盲源分离方法，由法国学者Jean-François Cardoso提出。该算法的核心思想是通过联合近似对角化特征矩阵来实现信号分离。

JADE算法的创新性在于利用信号的高阶统计量（四阶累积量）而非传统的二阶统计量。这种高阶累积量对高斯噪声不敏感的特性，使其在复杂噪声环境下表现出色。算法通过构建累积量矩阵并进行特征分解，寻找能够使多个矩阵同时近似对角化的旋转矩阵。

Cardoso的这项贡献解决了传统盲分离方法对信号先验知识的依赖问题，特别适用于通信、生物医学信号处理等实际场景。该算法的计算效率和对瞬时混合模型的适应性，使其成为盲源分离研究的重要里程碑。