| 参考独立分量的正则化方法 |
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| 引用本文： | 李昌利,廖桂生. 参考独立分量的正则化方法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(10): 138-140. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.10.041 |
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| 作者姓名： | 李昌利 廖桂生 |
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| 作者单位： | 西安电子科技大学,雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071;广东海洋大学,信息学院,广东,湛江,524088;西安电子科技大学,雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 盲源分离 独立分量分析 盲源提取 参考独立分量分析 正则化 |
| 收稿时间： | 2008-11-17 |
| 修稿时间： | 2008-12-19 |
Regularization method for ICA with reference |
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| LI Chang-li,LIAO Gui-sheng. Regularization method for ICA with reference[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(10): 138-140. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.10.041 |
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| Authors: | LI Chang-li LIAO Gui-sheng |
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| Affiliation: | 1.National Key Lab for Radar Signal Processing，Xidian University，Xi’an 710071，China 2.School of Information Engineering，Guangdong Ocean University，Zhanjiang，Guangdong 524088，China |
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| Abstract: | Independent Component Analysis with Reference(ICA-R) utilizes a priori information or reference signal and achieves good separation results,but its threshold parameter is very hard to determine and its computation load is very great.Theoretic analysis and experiments shows ICA-R even can't converge if the threshold is improperly selected.By inserting the closeness measure function of ICA-R as a regularization term into the usual negentropy contrast function for FastICA,a very simple improved algorithm is pr... |
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| Keywords: | Blind Source Separation（BSS） Independent Component Analysis（ICA） Blind Source Extraction（BSE） Independent Component Analysis with Reference（ICA-R） regularization |
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