fMRI动态功能网络构建及其在脑部疾病识别中的应用

如何从复杂的fMRI数据中提取 丰富的大脑信息是提高脑部疾病识别精度的关键。传统的静息态功能磁共振成像分析中,功能连接网络被认为是稳定不变的。提出一种基于成组独立成分分析的构建动态功能连接网络的方法,并通过该网络来获取功能网络本身的动态特性。首先,利用成组独立成分分析法提取fMRI数据的空间独立成分作为网络节点,并通过滑动时间窗的方法获取窗口时间序列,构建动态功能连接网络。以动态功能网络作为特征,对精神分裂症患者和正常被试数据进行分类识别。实验结果表明,该方法能够获取fMRI数据的时间维度信息,提高识别效果,在一定程度上能为临床诊断提供客观参照。     

一种新型ICA算法在RFID系统中的应用

针对无线射频识别系统在通信过程中的防碰撞问题,从信号处理的角度,提出一种基于盲源信号并行分离技术的防碰撞处理算法,其中包括信号白化技术,以及一种改进的独立元分析(ICA)信号并行分离方法.功能仿真结果证明,该算法的吞吐率最高达到69％,与吞吐率只有18％的传统Aloha算法相比,该算法能提高防碰撞能力.     

基于峭度的一种RobustICA算法

介绍了由V.Zarzoso and P.Comon提出的一种新的基于峭度的独立成分分析算法RobustICA (Robust Independent Component Analysis),并比较了和FastICA在收敛性和信号质量方面的不同.该算法的主要优点在于可以选取最佳步长,可以选取任何不为零的独立成分,并且解决盲分离信号排序问题,同时提升当信号存在坏点和伪局部极值点时的鲁棒性.仿真实验结果表明了该算法相对于FastICA算法减少了迭代次数和加快了收敛速度,同时在小样本空间下均方误差SMSE也明显优于FastICA算法.     

基于最短路径和自然梯度的过完备ICA算法

独立成分分析(ICA)是一种在给出的随机向量中找出统计独立的数据的统计方法，而过完备独立成分分析则是ICA问题中的一类特殊的情形，它要的源信号的数目比观测信号的数目要多。该文提出了一种基于最短路径算法和自然梯度的解决过完备独立成分分析的新算法Turbo-overcomplete。该算法采用了最短路径方法来推断源信号和采用自然梯度的方法来学习基向量，并采用Turbo-overcomplete算法来进行语音信号分离的实验，并把实验结果与现在的一些过完备独立成份分析算法进行了比较。     

基于独立分量分析的人耳识别方法

应用独立分量分析（ICA）方法从高阶统计相关性角度出发提取人耳图像的特征变量，并采用基于欧氏距离测度的最近距离分类器进行人耳图像的识别。与传统的主成分分析（PCA）方法相比具有更好的鉴别能力。通过与PCA的对比实验结果表明，该方法具有更高的识别率，对姿态和光照的变化也具有较好的鲁棒性。     

应用小波变换和ICA方法的肌电信号分解

基于单通道、短时真实肌电（EMG）记录和模拟EMG信号，提出一种改进的肌电信号分解方法。首先应用小波滤波、硬阈值估计等方法去除背景噪声和白噪声，并将独立成分分析（ICA）方法和小波滤波方法相结合去除工频干扰信号，然后再进行幅度滤波，从而提高了系统的速度和强健性。在运动单元动作电位（MUAP）聚类以及从原始信号中去除已识别的MUAP波形等方面也进行了改进。与已有的EMG分解方法相比，本文方法更快速、稳定。     

基于盲源分离的超声信号去噪的仿真研究

提出一种新的基于盲源分离的超声信号去噪方法.为了验证去噪方法的有效性,应用此方法处理了仿真的超声信号,并与小波去噪的效果进行了比较.实验结果表明:该去噪方法能极大提高超声信号的信噪比,且其效果能与小波去噪方法相媲美,其特点是通过超声信号和噪声信号的盲源分离实现噪声消除.     

基于ICA的在线掌纹识别

个人身份认证和鉴别在现在社会显示着重要的作用,作为一种准确而可靠的个人鉴定方式,生物识别已经引起了广泛的注意.掌纹作为一种相对较新的生物识别技术也有着独特的优点.而掌纹特征的提取和选择是整个识别中最关键的一个环节,主要利用ICA（独立主成分分析）方法对掌纹进行特征提取,实验证明,相比较PCA（主成分分析）方法,基于ICA方法具有更高的识别效率.     

基于心音传感阵列ICA 信号处理的冠心病诊断的研究

通过研究冠脉血流动力学和心脏心音产生的机理，首次提出了将独立分量分析（ICA）方法应用于心音信号处理并达到自动检测冠心病的目的。在本系统中，信号采集系统采用了高灵敏度传感器列阵对正常人及冠心病患者胸部的多个部位进行检测。经预处理后的信号最后通过计算机进行数据采集。应用独立分量分析的方法将心脏舒张期的心音信号进行分离，并将各心音分量的统计特征参数作为输入参量输入到径向其函数网络（RBF网络）进行训练和识别。实验结果说明，独立分量分析结合人工神经网络的心音信号的分析方法是一种较为有效的诊断冠状动脉疾病的无创伤方法。     

独立分量分析法在电能质量监测与分析中的应用

介绍了目前的电能监测设备,讨论了电能质量监测与分析方法,分析了傅里叶变换、短时傅里叶变换、Wigner谱分析和小波变换的不足之处,提出可以将独立分量分析法(independentcomponentanalysis,ICA)应用于电能质量的监测与分析中。基于ICA的原理通过2个实验模拟了电网中出现电压跌落、电压上升、欠电压、电压波动、瞬时脉冲等电能质量扰动的情况,对含强噪音与干扰的电网电压进行了监测和分析,并用仿真试验验证了将ICA应用于电能质量监测与分析的正确性和有效性。