| 基于FastICA算法的盲源分离 |
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| 引用本文： | 王建雄,张立民,钟兆根.基于FastICA算法的盲源分离[J].计算机技术与发展,2011,21(12). |
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| 作者姓名： | 王建雄 张立民 钟兆根 |
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| 作者单位： | 海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台,264001 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 独立成分分析 盲源分离 主成分分析 梯度算法 |
Blind Source Separation Based on FastICA Algorithm |
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| WANG Jian-xiong,ZHANG Li-min,ZHONG Zhao-gen.Blind Source Separation Based on FastICA Algorithm[J].Computer Technology and Development,2011,21(12). |
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| Authors: | WANG Jian-xiong ZHANG Li-min ZHONG Zhao-gen |
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