基于蚁群算法的改进ICA算法

针对FastICA算法存在依赖非线性函数选取的缺陷,为了提高分离结果的可靠性,提出一种基于蚁群算法的改进ICA算法.该算法对非线性函数没有特殊要求,以负熵近似表达式为目标函数,利用蚁群算法代替FastICA算法中的牛顿梯度法,求出最优分离矩阵B,从而对混合信号中的独立分量进行分离.仿真结果验证了改进ICA算法的有效性和...     

基于Schur运算格的线性ICA估计算法

从几何角度来看,线性ICA(Independent Component Analysis)估计可以通过角度变换来实现.因此,本文提出一种新颖的,基于Schur运算格的格型ICA估计算法,格型算法较之其它算法稳定,易于扩展,易于硬件软件实现.仿真结果表明,该算法性能令人满意.     

基于ICA的混合图像盲分离算法

简述了独立成分分析的基本原理以及利用FastICA算法进行信号分离的理论依据,并通过Matlab仿真实验实现了混合音频信号的盲源分离,取得了较好的分离效果。结果表明该算法收敛速度快,有良好的波形保持性,是一种行之有效的信号分离方法。     

预处理对基于ICA多用户检测算法影响研究

针对独立分量分析算法计算复杂度较高,不利于其在多用户检测中应用,为了消除这个缺陷,在进行ICA运算前,先对接收数据进行预处理。在预处理中分别采用特征值分解、奇异值分解、三角分解和正交分解等四种方法,研究了其在减少ICA后续运算复杂度的同时对多用户检测性能的影响,实验结果表明：在基于ICA多用户检测算法中采用特征值分解预处理能取得最优的误码性能。     

基于ICA的数字水印的方法

数字水印是现在多媒体信号处理研究的一个热点,已经有许多关于数字水印嵌入和提取的方法.增强数字水印的鲁棒性是数字水印问题的关键.本文将独立分量分析用于数字水印,即把承载图像和水印图像在空间域直接混叠,并利用独立分量分析(ICA)的方法提取数字水印,得到了很好的结果.计算机实验结果表明这是一种鲁棒性极强的新方法.     

基于ICA算法的攻击源研究

近些年来,分布式拒绝攻击DDoS(Distributed Denial of Service)因其实施简单、破坏力及危害性巨大,已经成为目前网络安全中最大的威胁之一,如何有效的防范DDoS攻击、减少DDoS攻击带来的危害已成为当前的研究热点。本文重点分析了基于包标记算法的DDoS攻击源追踪技术,对于各种基于包标记算法的攻击源追踪技术进行了原理研究,并对其各自优缺点分别进行了分析与总结。根据各种基于包标记算法的攻击源追踪技术原理,给出了其算法流程。同时,通过模拟实验,对相关的基于流量模式匹配技术的攻击源追踪技术进行了对比与分析,验证了本文提出的算法的性能。     

基于ICA的交叉极化干扰抑制算法

针对极化复用模式中引入的交叉极化干扰问题,利用一种基于独立成分分析（ICA）的盲分离算法,无需信号先验知识和后续解调即可从观测信号中分离出源信号,达到消除极化干扰的目的。该算法基于线性瞬时混合模型,对峭度对比函数进行精确线性搜索优化,选取最佳步长,解决了盲分离信号中的排序问题。文中对不同信噪比和极化隔离度下的分离效果进行了仿真,仿真结果表明,该算法具有较好的分离性能,且在强交叉极化干扰和低信噪比下的性能较为稳定。     

基于ICA的智能数字水印技术

该文提出了一种基于智能信息分析方法--独立分量分析的智能数字水印新算法。水印嵌入之前先对其进行预处理,嵌入过程可以在图像任意作用域中实现,并给出了小波域中的一种闭环嵌入方法。水印嵌入的强度由小波域视觉模型决定。在不需要任何原始图像、水印和攻击类型等信息的情况下,该算法不仅可以检测到水印而且可以完全提取水印,实现了真正意义上的水印盲检测,并对多个水印嵌入的情况也可以进行水印提取。水印检测的精确程度取决于图像与水印之间的独立性以及所采用的密钥。实验过程中攻击由通用水印测试软件Stirmark产生,实验数据证明本文提出的水印算法对Stirmark提供的各种攻击剪切、滤波、图象压缩、删行、删列、几何攻击以及多种攻击同时存在时都具有很好的鲁棒性。     

基于ICA的数字图像盲水印

提出了一种鲁棒的基于ICA的数字图像盲水印新方法.该方法用ICA来计算嵌入水印的变换系数,这些变换系数是统计独立的.提出一种用简单匹配滤波器就能检测出来的正交变换盲水印,并讨论了该水印的视觉掩蔽效应和检测概率估计.最后,通过一些实验验证了该算法对于普通攻击具有鲁棒性,并在性能上将之与其他变换域的水印算法做了比较.     

基于峰态的独立分量分析原理的研究

对基于峰态绝对值最大化的ICA原理进行了详细分析,给出了该原理几何解释和适用范围。通过对采用该原理进行ICA问题求解过程的分析,阐明了ICA问题解的不确定性的产生原因,指出并解释了求解过程中表现出的一种概率特性。所得结论对于其它ICA方法也具有参考价值。     

一种基于峰度的盲源分离算法研究

盲源分离(BSS)问题是在缺少先验知识的情况下，从接收到的观测信号中恢复统计独立的源信号。独立分量分析(ICA)方法把多维随机矢量转换为尽可能统计独立的分量，是现代解决盲源分离问题最主要的方法之一。本文给出了一种基于峰度的盲源分离算法，与用Comon的方法求解Givens矩阵相比，结构清晰、实现简单，而且几乎没有对源信号的概率密度函数做任何假设，可以对几乎所有概率密度的源信号进行分离，还借鉴了Comon的成对处理原则，把算法推广到了解决一般的盲源分离问题。仿真证明了该算法的有效性。     

一种基于独立元分析的仿射不变描述和仿射变换 参数估计的新方法

本文提出了一种基于独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)的仿射目标识别和仿射参数估计的新方法.对于待识别的不同扭曲程度的目标,可采用ICA方法提取轮廓的仿射不变描述,从而解决扭曲目标识别问题.该方法同时能够估计两个视频帧间的仿射变换参数,在高压缩率编码标准中,如MPEG4或MPEG7,具有很重要的现实意义.实验结果表明,该方法优于传统的目标识别和仿射参数估计方法.     

基于小波变换的独立分量分析及其在图像分离中的应用

提出了一种新的基于小波变换的独立分量分析方法,对混合图像进行分离。研究表明,当各个源信号的概率密度分布相同时,自然梯度算法的稳态误差与源信号峭度成反比。因此,对峭度更大的小波域高频子图像进行独立分量分析可以获得更高的分离精度。同时混合图像在小波变换的过程中,可以利用小波阈值对混合图像进行去噪,提高图像的信噪比。最后通过实验证明该方法是有效的。     

基于独立分量分析的多分辨率遥感图像融合算法

研究了目前常用的遥感图像融合方法,提出了基于独立分量分析的多分辨率遥感图像融合方法,分析了用于独立分量分析的目标函数（如峭度、近似负熵和互信息）,给出了独立分量分析的优化快速算法,并详细描述了提取源信息独立分量的具体步骤。最后,将独立分量分析法应用于高分辨率光学图像和低分辨率光学图像的融合,与采用主分量分析法融合的图像相比,图像质量得到很大的提高。     

基于符号-最小平均峭度的自适应谱线增强器

从误差信号峭度的性质和误差符号(SE)算法的特点出发,提出了基于符号一最小平均峭度(Sign-LMK)的自适应谱线增强算法。该谱线增强器的结构与基于LMS算法的自适应谱线增强器(ALE)相同,但它是用误差峭度的符号和输入信号作为权向量的更新因子的。仿真结果表明具有计算量小、抑制非高斯噪声和增强谱线性能强、收敛后均方误差小等优点。     

一种基于ICA的图像水印方法

本文提出了一种结合离散小波变换(DWT)、离散余弦变换(DCT)和独立分量分析(ICA)的图像数字水印方法。该方法把原始图像进行二维小波分解，保留其高频细节信息，然后对小波逼近子图进行离散余弦变换并嵌入水印。水印的检测使用了ICA方法。实验结果表明该水印方案很好的实现了水印的鲁棒性与不可见性的统一，对各种攻击具有很好的鲁棒性。同时由于ICA方法的引入，较好的改善了水印的检测效果。     

自适应峰度最优自聚焦算法

研究了一种适用于合成孔径雷达的自聚焦算法，称自适应峰度最优自聚焦算法（AKOAA）。该算法能有效解决对比度最优算法的局部极值问题，且具有原理简单、收敛快、计算量小、适应性强等特点。该文着重研究了AKOAA的原理及实现方法，最后通过对实际的L_SAR数据成像得到了较为理想的图像，这既证明了该算法的有效性，也说明了该算法具有重要实际应用价值。     

基于训练序列的峭度盲源分离算法

峭度盲源分离算法是一种自适应盲分离算法,可用于阵列天线和MIMO中的信号处理。本文提出利用通信中的训练序列来改善峭度盲分离的收敛速度,并以性能指数、相关系数作为比较标准进行了仿真,仿真结果证实了利用训练序列可以提高峭度盲分离算法的收敛速度。