独立分量分析在介质损耗角测量中的应用

基于Rogowski线圈的电气设备电流信号测量中可能会受到现场的噪声干扰,容易给介质损耗(介损)角测量带来较大误差。针对这个问题,本文提出了一种使用独立分量分析(ICA)处理电流信号,然后使用数字化算法计算介损角的算法。文中首先介绍了盲信号处理的原理,给出了ICA的FastICA算法的原理和计算步骤,然后对实际测量所得电气设备的电流信号叠加高斯白噪声(脉冲噪声),使用FastICA算法处理获得了信噪比较高的电流信号。对含噪声信号使用中值滤波、3δ滤波和53H滤波和ICA,滤波所得信号使用了介损角数字化算法计算,结果表明盲信号处理方法有效地抑制了噪声,很大程度上提高了介损角测量的准确性,为实现不改变电力系统一次接线的信号取样方式做了一些有益的尝试。     

局部放电脉冲信号ICA提取技术的初步研究

为了提高局部放电在线监测的灵敏度,根据独立成分分析(ICA)基本模型的定义,提出将背景噪声信号与局放脉冲信号看成两个相互独立的信号源,不同观测点获取的观测信号为两者的线性混合,从而可以实现两者的分离的方法。利用ActiveX自动化技术实现了可用于局放脉冲信号提取的ICA软件模块;基于双通道超宽带检测技术,对加噪后的直流下油纸绝缘针板缺陷模型的局放脉冲序列提取进行了试验研究并且利用峭度准则与试验电压极性相结合的方法消除了局放脉冲提取的ICA含混性问题。实验结果表明:该方法能够提取被背景噪声完全淹没的脉冲信号,可以恢复出单个局放脉冲波形、脉冲波形之间的相对幅值关系以及脉冲极值所对应的时间点等重要局部放电信号信息。     

基于改进Fast ICA BP算法在直肠生理信号处理中的研究

大便失禁是指肛门括约肌失去对粪便及气体排出的控制能力。随着医工学科的交叉发展,提出了使用人工肛门括约肌系统(AAS)来帮助患者治疗大便失禁,重建直肠感知功能,监测直肠压力和诊断直肠病变。本文改进了原括约肌执行机构,分析了直肠受力情况,进行了AAS系统的离体信号采集实验。针对AAS系统在直肠生理信号处理方面的缺失,提出了使用相空间重构(PSR)对一维直肠压力信号进行多维重建,并利用改进的快速独立分量分析(Fast ICA)算法对重构信号进行分离,提取分离后直肠信号的特征分量,采用BP神经网络进行模式识别。实验对比表明,改进的执行机构对直肠平均最大应力基本保持在12 kPa左右,保证了直肠受压区域的正常供血,实现直肠内容物的夹持。该算法迭代次数少,分离效率高,直肠功能平均诊断率达89.5%,可以实现直肠生理信号的初步处理。     

复合ICA-SVM机械状态模式分类

提出了一种新颖的、基于独立分量分析(ICA)的复合神经网络，用于不同机械状态模式的特征提取。利用支持向量机(SVM)进行最终分类。与通常的基于经验风险最小化(ERM)原理的神经网络方法相比，基于结构风险最小化(SRM)原理的支持向量机分类方法具有更好的推广能力。而借助多个独立分量分析网络，隐藏于多通道振动观测信号中的不变特征得到有效提取，从而实现了支持向量机分类器在分类能力和推广性两者间的合理平衡。     

脑电信号中眼电伪迹自动识别与去除方法研究

传统盲源分离算法消除眼电伪迹须用到两个眼电信号作为参考,但在采集眼电信号时易给被试带来不适产生噪声,且识别时需要人为辨别,为了解决这些问题,提出一种基于FastICA的眼电伪迹自动去除方法。该方法先计算出FastICA提取出的各独立成分与GFP（Global Field Power）值的相关系数,再比较相关系数,将其绝对值最大所对应的独立成分识别为眼电伪迹独立成分,最后把该独立成分置零重构干净的脑电信号,实现眼电伪迹的自动去除。通过自采的30例脑电数据实验结果表明：该方法能完全自动地去除眼电伪迹成分并有效保留其他脑电成分,且快速准确,适用于实时场合。     

柔性车间调度问题的协作混合帝国算法

针对柔性车间调度问题（FJSP）的非确定性多项式特性,提出一种新的改进算法——协作混合帝国算法,用于寻找最小化最大完工时间的调度。首先,根据标准帝国竞争算法（ICA）的流程特性,设计了自适应参数的改进,可提高算法的收敛速度;然后,引入帝国和殖民地双改革变异,并针对工序排序和选择机器的不同阶段提出多变异改革策略,可提高算法的局部搜索效率;最后,创建大陆间国家交流合作机制,促进优秀国家对外信息交流,可提高算法全局搜索能力。通过对多个柔性车间调度实例进行仿真,结果表明,所提出算法在求解质量和稳定性上均优于多种群体智能进化算法,更适合解决该类调度问题。     

偏振与ICA相结合的深度信息获取方法

针对水下图像中存在的图像退化现象,提出了一种将偏振与ICA技术相结合的深度信息获取方法。该方法先依据ICA模型对获取的偏振图像进行处理,构造已知偏振信息与水体后向散射光偏振度之间的线性关系,通过对获取的目标函数进行优化求解出水体后向散射光偏振度,最后采用软抠图法进行优化得到场景深度信息。实验结果表明,此方法在水下场景中获取的深度图像包含更多的目标信息,且运行效率高。     

基于ICA的胎儿心电信号提取算法的比较

研究了2种独立分量分析（ICA）算法（扩展的信息极大算法和快速ICA算法）在胎儿心电信号提取中的应用．仿真实验采用混有母体心电和胎儿心电的混合信号,然后分别利用Fast—ICA算法和扩展Infomax算法提取胎儿心电信号．比较了2种算法的性能．仿真结果表明：在胎儿心电提取时,快速ICA算法更具有优越性,提取胎儿心电信号效果好,而且不需要进行学习速率的选择,收敛速度快,简单可靠．     

基于独立分量分析算法的DS-CDMA盲多用户检测

由非高斯性测度入手,在定义的代价函数中加入包含了期望用户扩频码这个先验信息的修正项,对代价函数进行梯度优化,导出一种基于独立分量分析的多用户检测器．仿真结果表明,该算法在高斯白噪声信道中具有良好的性能．     

一种消除表面肌电信号中工频干扰的方法

50Hz工频干扰是表面肌电信号的主要干扰源之一,消除工频干扰是表面肌电信号处理中的一项重要技术。该文将独立成分分析方法引入表面肌电信号处理领域,采用基于负熵判据的Fas-tICA方法消除表面肌电信号中的50Hz工频噪声。实验表明,该方法消除50Hz工频噪声效果显著,并且不会对表面肌电信号中除50Hz以外的其它频率成分造成影响。