扩展的快速独立分量分析算法

针对复值快速独立分量分析算法仅适用于非高斯圆信号,而对常用的非高斯非圆信号不适用的问题,提出了扩展的复值快速独立分量分析算法.该算法通过解除原算法假设条件构造新的代价函数,采用现有的近似复数牛顿迭代方法优化该代价函数,推导出适用范围更广的复数快速独立分量分析算法.该算法同原算法一样都是固定点算法,都有很快的收敛速度,而且该算法不但适用于原算法所适用的非高斯圆信号,对原算法所不适用的非高斯非圆信号也是有效的.理论分析和仿真实验验证了算法的有效性.     

信号盲分离的非线性主分量分析算法

主分量分析是统计信号处理中常用的算法,将非线性引入主分量分析算法,可以完成输入信号独立分量的分离,分析认为现有的非线性主分量分析算法能实现实数信号的分离,对复数信号无效,通过对非线性函数进行修改,提出了一种非线性主分量分析复数算法,成功地实现了复数信号的盲分离,文中还借助于计算机仿真,对实数和复数法分离亚高斯和超高斯信号混合的特性进行了分析评价。     

核独立分量分析在机械振动信号分离中的应用

针对旋转机械振动信号成分复杂,甚至表现出非线性特征,文章采用核独立分量分析(KICA)对其进行预处理。与独立分量分析(ICA)不同,KICA是通过非线性映射在高维特征空间上构建了核化的目标函数,并引入核方法实现该目标函数的优化操作。仿真实验中通过比较KICA、ICA和传统KICA(DKICA)的分离信号与源信号之间的相关系数,文中介绍的KICA对混合信号分离处理具有更高的准确性和鲁棒性;实测数据实验验证,经过KICA处理的机械振动信号,其表征的振动信息更为单一,使得隐含的特征频率得到凸显,为进一步处理和分析奠定良好基础。     

独立分量分析在结构振动信号降噪中的应用

结构振动信号中混杂的噪声对信号的分析处理以及结构状态的诊断识别有很大影响。本文引入独立分量分析方法对结构动力信号进行降噪处理。通过增加实测噪声通道对多通道传感器信号进行扩展,利用有用信号与噪声成分之间相互独立,对信号进行ICA计算,将噪声与有用信号分离开来。对实验梁的实测振动信号进行分析处理表明,该方法降噪效果比较理想,而且降噪后的信号并没有改变结构动力特性。     

盲自适应独立分量多用户检测器

为了解决码分多址（CDMA）下行链路中仅需期望用户的扩频码和定时的盲自适应多用户检测的问题,基于独立分量分析（ICA）的理论,采用探查性投影追踪法,结合负熵和修正函数构造出新的代价函数.运用非多项式函数简化了负熵运算,而采用修正函数克服了独立分量分析的不确定性.经过理论推导和仿真验证,该算法计算量小,收敛速度较快,在恶劣的信噪比和多址干扰中具有优异的信干噪比和误比特率性能,因此该检测器抗多址干扰（MAI）和远近效应能力强,很有实用价值.同时该算法对用户数敏感性小,在线处理方式也适用于非平稳信道     

基于独立分量分析的混叠跳频信号分离算法

为解决混叠跳频信号的分离问题,在深入研究独立分量分析（ICA：Independent Component Analysis）理论基础上,结合跳频通信的特点,提出了基于独立分量分析的混叠跳频信号分离算法,实现了对混叠跳频信号的盲分离。该算法将基于负熵最大化的FastlCA算法应用到混叠跳频信号分离中。通过仿真实验表明,该算法能成功地排除乘性噪声干扰,完成对混叠跳频信号的分离。虽然分离信号的幅度、相位等参数较源信号发生了变化,但并不影响后续工作。这一过程在未知任何先验参数的条件下完成,并取得了较好的分离效果,为跳频通信信号的分离工作提供了新思路。     

CDMA盲自适应独立分量多用户检测器

为了解决码分多址（CDMA）下行链路中仅需期望用户的扩频码和定时的盲自适应多用户检测的问题,基于独立分量分析（ICA）的理论,采用探查性投影追踪法,结合负熵和修正函数构造出新的代价函数．运用非多项式函数简化了负熵运算,而采用修正函数克服了独立分量分析的不确定性．经过理论推导和仿真验证,该算法计算量小,收敛速度较快,在恶劣的信噪比和多址干扰中具有优异的信干噪比和误比特率性能,因此该检测器抗多址干扰（MAD和远近效应能力强,很有实用价值．同时该算法对用户数敏感性小,在线处理方式也适用于非平稳信道．     

基于独立分量分析的降噪技术

介绍了新兴的独立分量分析技术的基本概念和原理,以及具有代表性的算法,即FastICA算法、EASI算法、非线性PCA算法和基于自然梯度的最大似然估计算法。通过降噪仿真实验,并采用均方误差作为降噪的性能指数,对这些算法与传统的自适应信号处理算法进行比较。所得实验结果表明,独立分量分析算法在降噪上的效果优于自适应信号处理算法。因此在降噪上具有较大的应用价值。     

基于快速独立分量分析的音频盲数字水印算法

针对盲水印技术中存在稳健性差、提取过程复杂等问题,提出了基于快速独立分量分析（FastICA）的音频数字水印算法。嵌入水印前,对水印进行置乱加密预处理。嵌人时,对原始音频进行DCT变换,在变换后的信号中利用随机混合的方法嵌入置乱加密的水印信号,然后利用DCT逆变换重构音频信号。提取时,首先对嵌入水印的音频信号进行DCT变换,然后采用基于正交对称矩阵的FastICA方法进行水印提取。实验表明,该算法在稳健性和透明性方面均有很好的效果,产生的水印可以作为版权保护的依据。     

基于核独立分量分析的混合语音信号分离

提出利用核独立分量分析来分离混合语音信号的盲信号处理方法.介绍了基于核函数ICA的原理和基本算法,然后利用该方法分离混合语音信号.实验结果表明：利用基于核独立分量分析的方法可以得到较为理想的波形.     

基于快速独立分量分析的多维混合信号盲分离

介绍了一种用于盲信号分离的快速独立分量分析方法(FastICA).该方法以信息论中的负熵作为估计输出分量之间统计独立的目标函数,通过优化该目标函数,得到快速独立分量分析的迭代算法.由于该迭代算法不需计算输出分量的高阶统计量,收敛速度快.通过线性混合时间信号分离和图像信号分离的仿真实验表明Fas-tICA算法可以快速有效地分离这些信号.     

二维随机变量独立性度量及其在独立分量分析中的应用

以调整的χ2统计量作为随机信号相关性的度量，以该度量作为独立分量分析的对照函数，利用模拟退火算法分离出了参数办法不容易分离出来的独立信号．     

非参数GKNN估计的高效独立成分分析算法

基于概率密度非参数估计的广义k-最近邻估计(GKNN)和线性独立成分分析(ICA)神经网络,提出了一种新的ICA非参数算法,实现了对源信号分布的全“盲”要求．传统的ICA算法不能分离一般的包括超高斯、亚高斯和非对称分布的杂系混合信号,因此它们需知道源信号的一些信息．基于GKNN的非参数密度估计直接由观测信号样本出发,实现了对分离信号评价函数的直接估计,从而在一定程度上解决了ICA算法中如何选取估计信号评价函数的难题．所提算法可以只用一种灵活的评价函数分离任意的杂系混合信号,该算法为ICA的更广泛应用铺平了道路．模拟实验从统计性质和计算时间说明了所提算法性能的优越性．     

基于独立分量分析的滚动轴承故障诊断

本文应用独立分量分析(ICA)将滚动轴承系统产生的声信号从传声器获取的声信号中分离出来,然后再采用基于morlet小波变换的包络分析进行再次降噪并获取特征信号,将此特征信号的特征频率与转子频率之比作为已经训练好的线性神经网络的输入向量,以对滚动轴承的运行状态做出判断.实验表明,此方法可靠、有效地诊断出了轴承的状态.     

一种简化的动态独立元分析方法

在动态过程中,传统主元分析（PCA）法无法利用过程变量的自相关性对过程进行准确地分析,而且过程数据不一定满足高斯分布从而导致误报和漏报,这个问题可以采用动态独立元分析法（DICA）来解决.本文根据动态过程时间滞后的大小提出了一种简化的DICA方法,并用相应的二阶动态模型进行了仿真验证,结果表明与DICA相比,该方法同样有效且简便易行.     

强混沌和噪声背景下微弱信号的检测

分析了检测或提取混沌和噪声背景下信号的一些典型方法所存在的局限性,提出以信号的统计独立性来区分混沌和信号特征,使用信息论中的负熵作为统计独立性的判据,进而应用独立分量分析技术,采取逐次分离方法将信号从混沌和噪声中分离出来,从而实现检测的目的。计算机仿真实验表明,这种方法不仅能检测出能量较大的信号,而且对淹没在强混沌和噪声背景下的微弱信号的检测也具有高度的稳定性和可靠性。     

一种剪切波域的稀疏分量分析方法简

In applications of the image blind source separation, the traditional method of Independent Component Analysis(ICA) computes the mixed matrix by using source image directly, without using the prior knowledge that images can be represented sparsely in the transform domain, and it can not lead to a better effect. Based on the capacity of image sparse representation by shearlet, a method of sparse component analysis in the shearlet domain is presented. The image mixed source is first transformed to the shearlet domain and obtains a shearlet coefficient, then the sparsest coefficient is selected by computing kurtosis, and finally the sparse coefficient is used as the input of the ICA method to realize image separation. The complexity of the solving procedure represents a significant decrease since it chooses a less sparse coefficient. Experimental results show that, compared with the traditional ICA method, the method in this paper leads to a better separation effect and shortens the operation time of the algorithm.     

独立分量分析在心房纤颤检测中的应用研究

为了从心房纤颤患者的动态心电图记录中抽取心房活动信号并对其进行特征分析，提出了一种无损型心房纤颤自动诊断方法.证明了应用独立分量分析（ICA）必须满足的3个基本条件：源间独立性、瞬时线性混合和至多一个高斯源，并建立了盲源分离的数学模型.采用快速固定点优化算法分析仿真试验和临床数据，计算各被分离分量的峰度值，有效提取了心房纤颤信号，定性和定量地表明了该方法的准确性和鲁棒性.     

化工过程动态监控的去噪和降维

提出化工过程系统降维的信息"有效保留"概念,采用独立成分分析方法实现了噪声和有效信息的分离。依据过程状态空间分析,获知实现过程描述需要的独立成分数目,实现了降维。与主成分分析方法相比,明显地改进了基于相同维数的过程动态描述的准确性和有效性,原始变量可以被理想地还原重构。