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| 独立成分分析的研究进展 | |
| 引用本文： | 张建明,林亚平,吴宏斌,杨格兰. 独立成分分析的研究进展[J]. 系统仿真学报, 2006, 18(4): 992-997,1001 |
| 作者姓名： | 张建明 林亚平 吴宏斌 杨格兰 |
| 作者单位： | 1. 湖南大学计算机与通信学院,湖南,长沙,410082;湖南城市学院计算机科学系,湖南,益阳,413049 2. 湖南大学计算机与通信学院,湖南,长沙,410082 3. 湖南城市学院计算机科学系,湖南,益阳,413049 |
| 基金项目： | 湖南省教育厅科研项目;湖南城市学院校科研和教改项目 |
| 摘 要： | 介绍了独立成分分析（ICA）的基本模型及其假设、含混性、非高斯性度量和通用求解过程。讨讨了目前ICA的几个研究方向的发展现状和面临的问题，分析了ICA基本模型和几种扩展模型的求解算法，包括盲反卷积、卷积混和的盲分离、非线性瞬时混合的盲分离，提出了ICA未来理论和应用研究中的开放课题． |
| 关 键 词： | 独立成分分析 盲源信号分离 非高斯性 神经网络 |
| 文章编号： | 1004-731X（2006）04-0992-06 |
| 收稿时间： | 2005-02-19 |
| 修稿时间： | 2005-02-192005-03-30 |
Advances of Research in Independent Component Analysis |
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| ZHANG Jian-ming,LIN Ya-ping,WU Hong-bin,YANG Ge-lan. Advances of Research in Independent Component Analysis[J]. Journal of System Simulation, 2006, 18(4): 992-997,1001 | |
| Authors: | ZHANG Jian-ming LIN Ya-ping WU Hong-bin YANG Ge-lan |
| Affiliation: | 1.College of Computer and Communications, Hunan University, Changsha 410082, China; 2.Department of Computer Science, Hunan City University, Yiyang 413049, China |
| Abstract: | The standard model of Independent Component Analysis(ICA)and its assumptions,ambiguities,nongaussianity measures and general solution were introduced.Then,the state of the art and the challenge problems in ICA research field are discussed.The algorithms for standard and extended ICA models,including blind deconvolution,blind separation of convolutive mixtures,nonlinear instantaneous mixtures,are briefly analyzed.Finally,the open areas of theoretic and applied research in ICA are brought forward. |
| Keywords: | independent component analysis blind source separation non-Gaussianity neural networks |
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