| 改进白化的MDL快速独立分量分析算法 |
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| 引用本文： | 石文斌,王大鸣,崔维嘉,仵国锋.改进白化的MDL快速独立分量分析算法[J].太赫兹科学与电子信息学报,2013,11(1):146-151. |
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| 作者姓名： | 石文斌 王大鸣 崔维嘉 仵国锋 |
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| 作者单位： | 解放军信息工程大学 信息工程学院，河南 郑州 450002;解放军信息工程大学 信息工程学院，河南 郑州 450002;解放军信息工程大学 信息工程学院，河南 郑州 450002;解放军信息工程大学 信息工程学院，河南 郑州 450002 |
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| 基金项目： | 国家科技重大专项资助项目(2011ZX03003-003-02，2009ZX03003-008-02)；国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(2009AA011504) |
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| 摘 要： | 采用主分量分析法(PCA)进行的白化处理，可能会错误估计信号子空间维数，且未考虑噪声影响。提出了一种基于最小描述长度(MDL)准则信源个数估计改进白化的盲分离算法。通过信源个数估计确定信号子空间的维数，区分信号与噪声子空间，并估计噪声平均方差，对信号特征值进行修正，进而减小噪声影响，提高算法分离性能。仿真表明，在信噪比高于5 dB时，MDL估计正确估计概率趋近于1，改进白化的MDL快速独立分量分析(FastICA)算法比经典FastICA算法分离性能有较为明显的提高。
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| 关 键 词： | 信源个数估计 最小描述距离 平均噪声方差 相似系数 |
| 收稿时间： | 2012/8/20 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2012/9/10 0:00:00 |
MDL-FastICA algorithm based on improved whitening |
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| SHI Wen-bin,WANG Da-ming,CUI Wei-jia and WU Guo-feng.MDL-FastICA algorithm based on improved whitening[J].Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology,2013,11(1):146-151. |
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| Authors: | SHI Wen-bin WANG Da-ming CUI Wei-jia and WU Guo-feng |
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