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独立成分分析方法综述
引用本文:杨竹青,李勇,胡德文.独立成分分析方法综述[J].自动化学报,2002,28(5):762-772.
作者姓名:杨竹青  李勇  胡德文
作者单位:1.国防科技大学机电工程与自动化学院,长沙
基金项目:国家基础研究重大项目前期研究专项基金,国家“863”计划基金,中国科学院模式识别国家重点实验室基金,中国科学院青年科学家创新小组基金资助
摘    要:对ICA方法的原理和应用进行了综述.首先,概要叙述ICA的产生背景和发展前景, 简要介绍和评述了lCA的定义、分类以及算法.然后,对ICA在语音信号分离、生物医学信号处 理、金融数据分析、图像噪声消除以及人脸识别等方面的实际应用进行了讨论.

关 键 词:独立成分分析方法    投影法    定点算法    盲源信号分离
收稿时间:2001-4-28
修稿时间:2001年4月28日

INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS: A SURVEY
YANG Zhu-Qing,LI Yong,HU De-Wen.INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS: A SURVEY[J].Acta Automatica Sinica,2002,28(5):762-772.
Authors:YANG Zhu-Qing  LI Yong  HU De-Wen
Affiliation:1.College of Mechatronics Engineering and Automation,National University of Defense Technology,Changsha
Abstract:The principle and applications of the Independent Component Analysis (ICA) are surveyed. Firstly, the background and the development prospects of ICA are described and the definition, classification and algorithms of ICA are briefly introduced and evaluated. Then, it is discussed the ICA's applications such as in speech signal separation, biomedical signal processing, financial data analysis, image denoising, face recognition and so on.
Keywords:ICA  projection pursuit  fixed\|point algorithm  blind source separation
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