| 一种低信噪比下的有噪独立分量分析算法 |
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| 引用本文： | 刘克,田学民,蔡连芳.一种低信噪比下的有噪独立分量分析算法[J].控制工程,2015,22(2):328-333. |
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| 作者姓名： | 刘克 田学民 蔡连芳 |
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| 作者单位： | 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛,266580 |
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| 摘 要： | 针对目前大多数独立分量分析(independent component analysis,ICA)算法无噪或者弱噪声假设的局限性,提出一种适用于低信噪比情况的有噪独立分量分析算法。该算法以分离信号的负熵为目标函数,采用高斯分布密度模型作为非线性函数来估计负熵,并建立了模型参数的确定准则,能够较好地抑制低信噪比下噪声的影响,最后采用人工蜂群算法对混合矩阵进行全局寻优。仿真结果表明,与其他算法相比,提出的算法可以更为精确地估计混合矩阵,能够较好地解决低信噪比下的有噪ICA问题。
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| 关 键 词： | 温度有噪独立分量分析 低信噪比 高斯分布密度模型 人工蜂群算法 |
A Noisy Independent Component Analysis Algorithm with Low Signal-to-Noise Ratio |
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| LIU Ke
,
TIAN Xue-min
,
CAI Lian-fang.A Noisy Independent Component Analysis Algorithm with Low Signal-to-Noise Ratio[J].Control Engineering of China,2015,22(2):328-333. |
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| Authors: | LIU Ke TIAN Xue-min CAI Lian-fang |
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| Affiliation: | LIU Ke;TIAN Xue-min;CAI Lian-fang;College of Information and Control Engineering, China University of Petroleum; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Noisy independent component analysis (ICA) low signal-noise-ratio gaussian-distribution density model artificial bee colony algorithm |
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