过完备ICA 算法在语音信号提取中的应用

在语音信号处理中常用麦克风采集语音,然后用算法进行提取和分离,目前常用的有独立分量分析（Independent component Analysis,ICA）算法。但是当麦克风个数少于说话人的个数时,即欠定情形,此时语音信号的提取需采用过完备ICA算法。提出了一种基于过完备ICA算法的两步算法：估计混合矩阵的几何算法和估计源矩阵的最短路径法。该算法能在欠定情形下对语音信号的提取有很好的作用,仿真实验验证了这一结果。     

基于鱼群算法的独立成分分析算法研究

独立成分分析（ICA）只需要知道源信号较少的先验知识（如统计独立性等）,仅由观测信号便能恢复出源信号的特性,因而得到了广泛应用。ICA的目的是寻找变换矩阵,使输出信号经变换后各成分之间尽可能的统计独立,其关键是建立一个目标函数,使得最大化（或最小化）目标函数的解便是所要找的变换矩阵。首次将人工鱼群算法（AFSA）与ICA相结合,提出了基于AFSA的独立成分分析算法。以负熵极大化作为目标函数,通过人工鱼的觅食,聚群和追尾行为,更新人工鱼的位置,得到全局最优解,从而得到分离矩阵。与自然梯度法相比,鱼群算法精度更高,收敛速度更快,仿真实验表明了将鱼群算法应用于独立成分分析的可行性和有效性。     

基于Overcomplet ICA的声音压缩模型

独立成分分析(ICA)方法是近几年发展起来的一种新统计方法,旨在将所观测到的多维随机向量转换成统计上尽可能独立的成分。本文基于Overcomplete(过完备)ICA算法(SCO),提出了一种新的声音压缩模型。我们的实验实现了SCO的混合压缩与分离解压功能。     

独立成分分析算法及其在脑电图中的应用

研究脑电图成像的数据处理问题时,独立成分分析(ICA)是一种新的信号处理统计方法,被广泛用于各个领域.脑电图就是,利用独立成分分析从混合信号中还原出源信号,通过目标函数,如极大似然估计,信息最大化和互信息最小化等,对源信号的概率密度函数(PDF)进行估计.在基于互信息最小化算法的基础上,提出一种新的独立成分分析算法,算法中的核心参数是由信号本身来确定的,能使所估计的PDF更加准确,从而提高分离的性能.最后,用新的ICA算法来实现脑电图(EEG)信号的盲源分离,结果表明,算法可以快速有效的分离其源信号,且准确性优于Boscolo提出的非参量ICA模型.     

独立成分分析方法在盲源信号分离中的应用

独立成分分析（ICA）在国内尚属一门新型的方法，介绍了ICA的原理及其算法，然后介绍了该算法在盲源信号分离中的具体应用，并将此方法与主成分方法（PCA）进行了比较。结果表明，ICA在盲源信号分离中将是一种很有潜力的方法。     

基于EEMD和ICA的单通道列车信号盲分离

针对列车混合故障的诊断,提出了一种基于集合平均经验分解（EEMD）和独立分量分析（ICA）的盲分离诊断方法。通过EEMD算法将混合信号分解为包含不同源信号特征的本征模态函数（IMF）,组成新的多维信号;用主成分分析准确估计源信号个数,解决了单通道信号盲分离的欠定问题;利用快速独立分量分析（Fast-ICA）算法实现了信号的盲分离。实验信号分别采用仿真信号和列车实验信号进行实验,实验结果表明,该算法可以有效地分离出列车的单故障信号。     

基于核独立成分分析的盲源信号分离

独立成分分析(ICA)已经广泛用于盲源信号的分离(BSS)。论文介绍了基于核空间的ICA的原理和基本算法,然后介绍了该算法与典型ICA和主成分分析(PCA)在盲源信号分离中的比较。实验表明在盲源信号分离中,基于核空间的ICA与其他典型ICA和PCA算法相比更具有准确性和鲁棒性。     

基于ICA和小波变换的轴承故障特征提取

应用独立分量分析方法和小波变换分离轴承的振动信号，提取其状态特征。并对信号进行自相关预处理，突出信号的非高斯成分，较好地满足独立分量分析的前提条件，即源信号统计独立。采用基于负熵的快速独立分量分析（ICA）算法，成功地分离出了信号的一些独立成分。对ICA处理后的分量信号进行小波变换，完成信号检测，消噪，频带分析，以获取故障信号特征，确定故障的位置和强度。研究结果表明，独立分量分析方法和小波变换能提取明显的轴承故障信号特征。     

基于FastICA算法的盲源分离

近年来,ICA(Independent Component Analysis,独立成分分析)已成为处理BSS(Blind Source Separation,盲源分离)问题的主要手段,同时也受到人们越来越多的关注,为此讨论ICA的原理及其优越性.首先介绍ICA,然后引入FastICA算法的推导过程,最后通过MATLAB仿真将其与梯度算法、PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)算法所得的仿真结果进行对比分析.通过算法验证,经FastICA处理得到的分离信号与源信号相关系数的绝对值不小于0.99,与其他两种算法比较可以明显地得到FastICA是一种更为有效的盲源分离方法.     

基于独立成分分析的跳频信号盲分离

近年来,ICA（Independent Component Analysis,独立成分分析）已成为处理BSS（Blind Source Separation,盲源分离）问题的主要手段,同时也受到人们越来越多的关注。该文首先介绍ICA,然后引入FastICA算法的推导过程,最后通过MATLAB仿真将跳频信号进行盲分离,并与梯度算法所得的仿真结果进行对比分析。通过算法验证,经FastICA处理得到的分离信号与源信号相关系数的绝对值不小于0.99,与梯度算法比较可以明显地得到FastICA是一种更为有效的跳频信号盲分离方法。     

基于A*算法的三维地图最优路径规划

研究了基于A*算法的适合人步行行走的山地环境下三维地图最优路径规划算法及实现.本文考虑了三维山地无路网信息覆盖的条件较差环境,对A*算法进行改进,并利用三维地形DEM数据计算出一条相对平缓且长度较短的三维路径.改进算法对三维条件下路径最短的评价标准由原有的空间距离累加最短改进为先将空间等效成水平距离,再计算距离是否最短.同时,本文充分考虑了搜索点周围环境的整体坡度信息作为启发信息,来降低算法寻找的路径走在陡坡上的概率.实验表明,本算法最终计算出的三维最优路径在平缓度及路径最短上有所改善,基本符合人步行行走的习惯.     

GIS中最短路径的求取及三维可视化

最短路径是GIS网络分析的主要问题之一,而经典的Dijkstra算法是目前解决这一问题的理论基础。论文在Dijkstra算法的基础上,根据Shape矢量地图的自身特点,对算法的存储结构和算法过程进行了相应的设计,完成了最短路径的显示。并且最终分别利用一种求交和插值算法,结合OpenGL实现了最短路径在三维地形(基于规则格网)中的可视化,从而为用户提供了一个更加真实沉浸的可视化环境。     

基于DTW和改进匈牙利算法的句子语义相似度研究

句子语义相似度的研究在自然语言处理等领域发挥着重要的作用。针对现有汉语句子相似度研究中存在的语义特征难以分析以及语序影响的问题,提出了一种基于DTW和匈牙利算法相结合的语义句子相似度处理模型。模型首先使用Word2vec深度学习模型训练百度新闻语料,得到200维的包含语义特征的词向量词典,并建立词向量空间,根据词向量组成的多维空间曲线,通过计算句子曲线之间相互转换的距离和复杂度来表示句子语义相似度,模型采用了DTW矩阵和改进的匈牙利算法,并对DTW矩阵做最短路径规划。实验结果表明,与现有的夹角余弦相似度等句子相似度计算方法相比,该方法在语序较乱但语义相近的情况下也能得到较为准确的相似度结果值。     

A Hybrid Genetic and Ant Colony Algorithm for Finding the Shortest Path in Dynamic Traffic Networks

Solving the dynamic shortest path problem has become important in the development of intelligent transportation systems due to the increasing use of this technology in supplying accurate traffic information. This paper focuses on the problem of finding the dynamic shortest path from a single source to a destination in a given traffic network. The goal of our studies is to develop an algorithm to optimize the journey time for the traveler when traffic conditions are in a state of dynamic change. In this paper, the models of the dynamic traffic network and the dynamic shortest path were investigated. A novel dynamic shortest path algorithm based on hybridizing genetic and ant colony algorithms was developed, and some improvements in the algorithm were made according to the nature of the dynamic traffic network. The performance of the hybrid algorithm was demonstrated through an experiment on a real traffic network. The experimental results proved that the algorithm proposed in this paper could effectively find the optimum path in a dynamic traffic network. This algorithm may be useful for vehicle navigation in intelligent transportation systems.     

一种计算因特网AS拓扑的最短路径的快速算法

最短路径是因特网AS(autonomous system)拓扑的一个重要特征,AS间的路由路径一般是AS之间的最短路径.因特网服务提供商之间复杂的商业关系导致AS之间存在复杂的路由关系,从而影响AS路由路径的选择,因此在计算AS拓扑中最短路径时需要考虑AS间的路由关系.提出了一种计算AS拓扑中最短路径的算法,算法基于无向图的宽度优先最短路径算法,时间复杂度为O(nm),这里n和m分别为拓扑图中节点和边的个数.通过实验发现,与现有的计算AS拓扑最短路径的时间复杂度为O(n3)的算法相比,该算法在实现同样精确度的前提下大幅缩短了计算时间.     

利用法向矢量计算三维物体间的距离

机器人路径规划和装配路径规划都要计算空间两个物体之间的距离，实时仿真系统则要求算法既简便、快速，又能够支持规划算法．本文提出了基于Ｂ－Ｒｅｐ的计算三维物体间距离的方法，即利用物体的表面法向矢量直接计算三维物体间的定向距离．该方法达到了上述系统对物体间距离的检测要求．     

基于时延约束的快速低代价组播路由算法

低代价最短路径树是一种广泛使用的组播树,通常不能满足实时多媒体应用中信息从源端到目的端传输的时延限制。针对该问题,提出基于时延约束的快速低代价组播路由算法,利用代价构建满足时延约束的初始树,将不满足时延约束的路径用最小时延路径代替。仿真结果表明,相比时延约束最短路径树算法,该算法的计算时间更少,组播树的总代价更低。     

基于多级关系路径语义组合的关系推理算法

针对目前知识图谱中存在关系事实缺失且对隐含知识挖掘不足等问题,提出一种基于多级关系路径语义组合的关系推理算法。将知识图谱嵌入到低维向量空间中,利用强化学习进行路径发现,使得路径中实体和关系对应的向量作为循环神经网络的输入,经过迭代学习输出多级关系路径语义组合的结果向量,并将结果向量与目标关系向量进行相似度计算,从而进行关系推理。在FB15K-237和NELL-995数据集上的实验结果表明,该算法事实预测精度分别为0.314和0.417,均优于PRA、TransE与TransH模型。     

公交车网络的最短路径算法及实现

最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题．旨在寻找图中任意两结点之间的最短路径。一般在交通道路网络中最短路径问题就是单纯地求解两点问的最短路径。为了保证实用性，公交车网络的最短路径算法以转车次数最少为首要目的。文中借鉴广度优先搜索的思路来求解最短路径，即逐个找出经过起点站和终点站的车次以及这些车次沿途可转的车次。首先说明了算法的计算机实现方法，再举例详细说明其过程，最后指出此算法的扩充用途。