参考独立分量分析固定点算法

参考独立分量分析将源信号的先验信息以参考信号的形式引入到算法中,仅实现期望源信号的抽取,消除了传统独立分量分析中抽取信号的不确定性;以期望信号和参考信号的接近性度量作为目标函数提出了一个固定点算法,避免了人为选取步长,同时通过优选初值进一步提高算法的收敛速率。针对合成数据和实际的心电图数据仿真实验,证明了算法的有效性和更好的收敛性。     

一种结合信噪比的独立成分分析算法

针对传统独立成分分析算法存在的不足,在简要介绍独立成分分析的基本原理和相关算法的基础上,提出一种结合负熵与信噪比的独立成分分析法.推导了算法的关键公式,给出了实现算法,并进行了计算机仿真实验,分别使用传统算法和改进算法对模拟产生的合成数据进行分离.通过对实验结果进行的计算分析表明了所提出的改进算法比基于负熵的传统算法具有更佳的信号分离能力,能更好地从混合信号中估计出源信号.     

线性独立成分分析的统一算法

以独立成分分析中的几种不同的盲源分离的自适应算法为主要对象,通过合理的推导与转换,将这几种不同形式的算法进行统一化.指出在算法稳定的前提下,要兼顾算法多种性能的非线性函数综合择优准则,并通过计算机仿真实验验证了该准则的有效性.     

独立成分分析方法综述

对ICA方法的原理和应用进行了综述.首先,概要叙述ICA的产生背景和发展前景,简要介绍和评述了lCA的定义、分类以及算法.然后,对ICA在语音信号分离、生物医学信号处理、金融数据分析、图像噪声消除以及人脸识别等方面的实际应用进行了讨论.     

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。     

独立成分分析法及其在股票分析中的应用

从信息论和最优化的角度阐述了用于信号分离、特征提取以及金融数据分析的独立成分分析法,并结合中国股票市场的特点用独立成分分析法对各阶段股票走势和收益进行了分析和预测。     

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。     

参考独立分量的正则化方法

参考独立分量分析（ICA with Reference,ICA-R）充分利用先验知识或参考信号,取得了很好的分离效果,但其中的阈值参数很难选取,且计算量很大。理论分析和实验表明,若阈值选取不当,算法甚至不收敛。通过在FastICA算法的负熵对比度函数中引入ICA-R算法中的接近性度量函数作为正则化项,得到一个简单的改进算法。针对合成数据和实际的ECG数据的仿真实验表明,算法收敛快、提取效果好,同时正则化参数取值非常灵活。     

基于改进遗传算法的盲源分离算法研究

在传统盲源分离算法的基础上,提出了一种基于改进遗传算法的盲源分离算法。改进遗传算法可有效地抑制寻优陷入局部最小,防止了震荡,加快了权值的收敛速度,适用于非线性混叠情况。实验结果表明,将遗传算法和盲源分离相结合对于多路混叠语音信号具有较好的分离效果。     

基于滑动窗口的独立分量分析算法

针对时变混合模型的独立分量分析(ICA)问题,提出了基于滑动窗口的ICA算法.给出了基于滑动窗的分离矩阵递归学习算法,提高了算法的运算效率,因此可应用于独立分量的在线提取和动态独立分量分析等应用场合.另外,针对独立分量排序不确定性所带来的问题,提出了利用峭度值大小对输出信号进行动态排序的思路.仿真实验证明了这一思路是可行的.对窗函数长度的选择问题还进行了探讨,得出了一些有参考价值的结论.实验结果表明,基于滑动窗ICA算法能较好地应用于时变混合模型的独立分量提取,具有良好的盲分离性能.     

改进的在线自然语音卷积混合信号时域盲分离方法

针对语音信号所具有的非平稳性和时域相关性,提出了一种新的卷积混合语音信号盲分离的在线时域算法。该算法通过利用分块处理方法和带遗忘因子更新的非完备约束条件及其推广,对于许多已有在线算法中存在的由于目标源数目随时间不断变化而产生的不稳定性问题,以及语音信号时域相关性而导致的恢复信号失真问题进行了改进,最后通过仿真,结果表明,本文方法可以有效地处理语音卷积信号的在线盲分离问题,同时在源数目变化时算法的鲁棒性较好。     

二次雷达混扰信号的迭代投影分选算法

针对二次雷达应答信号混扰导致解码错误的问题,提出一种迭代投影分选算法。综合考虑天线结构、残留载频等因素建立阵列信号混扰模型,通过对模型中待求变量的最大似然估计分析,给出双矩阵变量优化模型,以非圆复信号快速独立成分分析(Noncircular complex fast independent component analysis, nc-FastICA)算法得到应答信号初始值,进而根据二次雷达应答信号零/恒模(Zero/constant modulus, ZCM)特性提出迭代投影分选算法,最终完成对混扰信号的分选。仿真结果表明,在应答机之间相距较近、天线非精确调整等复杂环境下,本算法可从混扰应答信号中有效地分选出各应答信号,且分选性能明显优于快速独立成分分析算法。     

一种前馈结构的卷积混合盲分离算法

1998年，Torkkola提出了反馈分离结构的信息最大化算法，该算法对应于稳定的IIR滤波器。只能用于最小相位混合。而真实的环境往往包括非最小相位传输系统。本文在分析反馈分离算法的基础上，提出了一种在频域上用前馈结构的信息最大化算法，该算法对应于非因果FIR滤波器。为非最小相位系统的盲分离问题提供了一个解决方案。最后，我们将演示用这种方法分离实际环境下的两个自然信号。     

Atrial fibrillatory signal estimation using blind source extraction algorithm based on high-order statistics

The analysis and the characterization of atrial fibrillation （AF） requires, in a previous key step, the extraction of the atrial activity （AA） free from 12-lead electrocardiogram （ECG）. This contribution proposes a novel non-invasive approach for the AA estimation in AF episodes. The method is based on blind source extraction （BSE） using high order statistics （HOS）. The validity and performance of this algorithm are confirmed by extensive computer simulations and experiments on realworld data. In contrast to blind source separation （BSS） methods, BSE only extract one desired signal, and it is easy for the machine to judge whether the extracted signal is AA source by calculating its spectrum concentration, while it is hard for the machine using BSS method to judge which one of the separated twelve signals is AA source. Therefore, the proposed method is expected to have great potential in clinical monitoring.     

基于改进DBSCAN算法估计欠定混合矩阵的应用研究

针对欠定盲源分离（Underdetermined blind source separation, UBSS）问题,采用基于密度的空间聚类（Density based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN）算法估计聚类中心时易陷入局部最优,因此由聚类中心坐标构成的混合矩阵的精度降低,导致信号分离结果不理想。本文在DBSCAN基础上提出布谷鸟自适应搜索群优化算法（Cuckoo adaptive search swarm optimization of density based spatial clustering of applications with noise, CASSO-DBSCAN）,该算法依据Levy飞行策略增强全局自适应搜索能力,并利用群体学习思想精细寻优得到最优解,从而更加精准地估计聚类中心。通过语音信号的盲源分离仿真实验对该算法进行验证,结果表明,该算法能够有效改善欠定混合矩阵的估计精度,具有良好的鲁棒性,证明了其可行性。     

基于新阈值函数小波变换的噪声盲分离算法*

将一种基于偏差去除技术的自然梯度算法应用于噪声盲分离中,估计出分离矩阵,并采用一种新的小波阈值函数对已分离出的含噪信号进行去噪处理。通过计算机仿真验证,该算法分离效果良好,盲分离结果具有更高的信噪比。     

基于超平面法矢量的欠定盲信号分离算法

探讨欠定情况下(观测信号少于源数目)的盲信号分离. 首先给出了 m 维超平面的法矢量的计算公式, 提出了一个基于超平面法矢量的矩阵恢复算法. 其次针对语音分离, 提出了 k 源区间及其检测方法, 从而使 k-SCA 条件下的算法推广到了非稀疏信号的盲分离. 在源信号重建上, 提出了一个简化 l1 范数解的新算法. 几个仿真实验 (含语音信号实验) 证实了所提出算法的性能.     

基于分值函数估计的自然梯度盲分离算法

分值函数估计的准确性是影响自然梯度盲分离算法收敛速度和稳定性的一个重要因素.提出了一种通过函数逼近直接估计分值函数的方法.用一组正交多项式的线性组合来逼近分值函数,其性能用均方误差来衡量.线性组合的系数向量可运用分值函数的性质,通过最小化均方误差自适应学习得到.将估计到的分值函数代入自然梯度迭代公式中就得到新算法.实验...     

独立分量分析及其应用

独立分量分析是信号处理领域的一个研究热点,它能从混合信号中分离出既具有统计独立性又具有非高斯性的源信号。介绍了独立分量分析的数学模型及其假设条件、求解方法,在此基础上分析了其在语音信号处理、特征提取、生物医学信号处理等领域的应用,最后指出了其发展趋势与进一步的研究方向。     

网页去重的改进算法

针对网页内容相似重复的特点,提出了一种改进算法对网页进行去重处理。该方法能够有效地对网页进行去重,并能对网页信息进行冗余识别处理。实验结果表明,与原有网页去重算法相比,该算法的执行效果提高了14.3%,对网页去重有了很明显的改善。