中央高校基本科研业务费专项资金(27R1205005A)
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
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- 基于互累积量的有噪独立分量分析方法被引量：3
- 2012年
- 针对传统独立分量分析(ICA)方法无噪假设的局限性,提出基于互累积量的有噪ICA方法。考虑含高斯噪声的瞬时混合模型,以观测信号的互累积量组成一系列对称矩阵,以对称矩阵的联合对角化程度为目标函数,采用粒子群优化算法对混合矩阵进行全局寻优。通过寻优得到混合矩阵,将有噪ICA转化为一维欠定ICA,基于奇异值分解法得到源信号的估计。仿真结果表明,与传统ICA方法相比,该方法对混合矩阵的估计精度较高,可以明显提高分离信号的信噪比。
- 蔡连芳田学民
- 关键词：粒子群优化联合对角化奇异值分解
- 基于极大似然偏差去除的FastICA算法被引量：1
- 2013年
- 在信源去噪优化问题的研究中,噪声会直接影响ICA的分离性能。针对有噪情况下混合矩阵估计准确性下降的问题,提出了一种极大似然偏差去除的FastICA算法,考虑含高斯噪声的瞬时混合ICA模型,以观测信号的似然度为目标函数,采用偏差去除技术对目标函数进行修正,以减少由噪声引起的偏差,然后采用固定点算法对混合矩阵进行寻优。仿真结果表明,与其它两种常用算法相比,上述算法可以更为精确地估计混合矩阵,显著减少迭代次数,能够较好地解决有噪独立分量分析问题。
- 刘克田学民蔡连芳张银雪
- 关键词：独立分量分析极大似然估计固定点算法混合矩阵
