基于负熵极大的独立分量分析方法

独立分量分析（Independent Component Analysis,ICA）是近年来发展起来的一种有效的盲源分离技术（Blind Source Separation,BSS）．本文介绍了独立分量分析的基本理论,用基于最大熵原理的对负熵的估计方法得出了ICA的目标函数,并介绍了基于负熵极大的FastICA算法．MATLAB仿真试验表明：该算法可以较好地分离混合声音信号,具有良好的稳定性,收敛速度较快.     

改进的ICA胎儿心电信号提取法

独:立分量分析(ICA)模型中,有关独立性的假设对模型的可识别性至关重要,然而在实际应用中信号源之问往往有某种程度的联系.孕妇腹部信号是由胎儿心电信号(FECG)和母亲心电信号(MECG)线性混合而成的,但是FECG与MECG之间存在一定的相关性,不是完全统计独立的,针对信号源之间弱独立性的这一特点提出了一种新的非入侵式胎儿心电信号提取方法,试验表明该方法比直接用传统的ICA方法提取的胎儿心电信号噪声小、分离效果好.