Проанализирована задача восстановления вида первичных сигналов (источника) для случая, когда регистрируемые сигналы являются линейной комбинацией первичных сигналов действующих (с различной степенью эффективности) на каждый из датчиков измерительной системы. При стационарности и независимости первичных сигналов задача их восстановления решена на основе использования нейросетевых алгоритмов. Проанализированы две структуры нейронной сети, модели для их построения и алгоритмы обучения. Отсутствие априорной информации о виде сигналов и структуре смешивания позволяет выполнить реконструкцию только с точностью до обобщенной перестановки сигналов.

Меркушева А. В., Малышева Г. Ф.