基于Fast－lCA算法的瞬时混合盲信号分离

本文介绍一种典型的独立成分分析算法,即Infonaax算法,详细介绍了Fast－ICA算法的基本原理,将该算法用于三路瞬时混合信号的盲分离,最后对算法的分离性能及优缺点进行了分析。     

自适应最优保存遗传算法在盲信号分离中的应用

独立分量分析方法(ICA)是信号处理的一种新技术。其基本目标是寻找线性变换矩阵，将观测的多维混合信号进行变换，变换后的输出信号各分量之间尽可能统计独立。将遗传算法与ICA相结合，提出基于GA的盲分离算法，并分析了它们的收敛性和稳态性能。其有效性为仿真结果所证实。     

一种盲信号分离的信息理论方法

给出了一种新的基于信息理论的盲信号分离的判据,该判据基于统计独立的假设,同时利用了最大信息传输和输出互信息最小化．将该判据用于独立分量分析,得到源信号的盲分离．仿真实验结果表明,同ｉｎｆｏｍａｘ方法相比,该方法可分离范围更广的信号．     

未知信源个数的自适应盲信号分离算法

结合基于贝叶斯信息准则的模型选择理论和独立分量分析技术对信源数未知时超定盲分离模型的源信号数量进行概率估计。给出了信源数量的统计分布,在此基础上实现了未知源个数的ICA分解。根据输出分量间的冗余分量进行有效数据提取,大大简化了算法的计算量和复杂度。仿真结果验证了该算法的收敛稳定性与分离的有效性。     

典型ICA算法在盲源分离中的实现

独立成分分析在神经网络、高级统计学和信号处理等研究领域具有广阔的工程应用前景。文章介绍三种典型的独立成分分析算法,即Infomax算法、Extended-ICA算法和Fast-ICA算法的原理,通过三种算法对三路随机混合信号进行的分离实验,说明了ICA算法在盲源分离技术中的应用与实现,并对三种算法的分离性能进行了对比和分析。     

一种盲信号分离的信息理论方法

给出了一种新的基于信息理论的盲信号分离的判据,该判据基于统计独立的假设,同时利用了最大信息传输和输出互信息最小化。将该判据用于独立分量分析,得到源信号的盲分离。仿真实验结果表明,同ｉｎｆｏｍａｘ方法相比,该方法可分离范围更广的信号。     

基于ICA的盲信号分离算法研究

提出了一种以独立分量分析(independent component analysis,ICA)[1]为核心的盲分离算法,给出了用盲信号分离技术来分离心电信号的方案,并对模拟信号进行了分离。实验是有效的且鲁棒效果良好。     

基于稀疏特性的欠定盲信号分离算法

在源信号在非充分稀疏条件下,提出了一种改进的两步法欠定盲源分离算法.与现有的大多数稀疏分量分析算法法都是假设源信号是充分稀疏不同,该算法放宽了源信号的稀疏性.与此同时,该算法能够估计出聚类空间的个数,能够克服源信号个数未知的情况.模糊划分矩阵的应用更加有利于源信号的分离.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于小波变换和FASTICA算法的有噪混合图像盲分离

简要介绍了独立分量分析的基本数学模型和算法,在此基础上,探讨了独立分量分析在有噪混合图像分离中的应用,提出了一种将小波阈值法去噪与独立分量分析相结合的多通道含噪盲信号分离算法,该算法在对混合含噪图像进行独立分量分析之前,使用小波阈值去噪去除含噪混合图像中的噪声.实验结果表明,该方法能有效地降低噪声信号的影响,较好地恢复了原始图像,解决了传统的独立分量分析方法无法实现加性噪声的多通道含噪盲信号分离的缺陷.     

基于斜投影的卷积信道盲信号分离

为实现卷积混合信号的盲分离,提出了一种基于斜投影的子空间方法,首先设计"过去"、"现在"和"未来"的观测数据空间,并通过斜投影将卷积混合转化成为线性瞬时混合;然后采用静态分离算法重构源信号。该方法利用了观测数据矩阵的结构信息直接获得线性瞬时混合的数据模型,不需要进行高维子空间代价函数的优化,运算量相对小。计算机仿真验证了算法的有效性。     

超高斯和亚高斯混合信号的盲分离算法研究

基于超高斯与亚高斯混合信号模型,提出一种新的信号即时混合盲分离算法,改进了Bell信息传输最大化盲分离准则,选择了两个固定的非线性函数近似超高斯与亚高斯信号的概率密度函数。实验表明,与参数方法比较,减少了复杂性和计算量,可以有效对各种源信号的线性即时混合进行分离。     

基于独立分量分析的盲信号分离研究

独立分量分析是一种基于高阶统计量的信号分析方法,近年来作为信号处理的强有力的分析处理工具得到广泛的关注和研究。本文首先介绍了独立分量分析的基本概念和数据模型,然后对比较流行的各种独立分量分析算法进行了剖析和总结,最后对独立分量分析的应用和发展趋势作了展望。     

BFGS算法在盲信号分离中的应用研究

盲信号分离的独立成分分析方法已成为当今信号处理课题的热点。在分析已知算法的基础上,利用最优化方法中的Broyden- Fletcher-Goldfard-Shano(BFGS)算法,我们提出了一种基于信息理论新的盲信号分离算法。     

一种改进的盲信号分离方法

指出了在盲信号分离过程中．基于独立分量分析的定点算法，具有结构简单、运算速度快的特点．但是在有些情况下，该算法是否收敛仍具有不确定性，限制了它的使用范围．基于信息理论原理提出了一种改进的盲信号分离算法，经计算机仿真和对实际生物信号处理的实验表明：该算法在速度和稳定性方面都有很大的改进．     

基于改进的H-J算法的信号盲分离研究

独立分量分析是近十多年发展起来的一种非常有效的盲信号分离技术。改进的H-J算法是具有较好稳定和收敛性能的ICA算法,该文通过对改进的H-J算法的分析,将其应用于混合矩阵近似奇异,且强噪声背景下的混合信号盲分离中,并通过计算机仿真实验给予了验证。     

基于独立分量分析的混合声音信号分离

论文简要介绍了有关独立分量分析（ICA）的基本理论和算法;探讨了独立分量分析在混合声音信号分离中的应用。针对ICA输出结果排序的不定性以及在长时间记录声音信号的过程,ICA混合模型系数存在时变性等问题,提出了一种结合小波变换和独立分量分析的解决方法;试验结果表明,该方法能有效地提高运算效率并获得较好的分离效果。     

基于信息论的盲源信号分离

 从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题.独立分量分析是解决这一类问题的新技术,而基于信息论方法的分离技术是独立分量算法中最常用的分离算法.基于信息论算法中主流的FastICA算法和自然梯度优化算法,使用几组不同的信号进行分离,从理论分析和仿真结果表明了FastICA算法的优越性.     

基于独立分量分析的瞬时混合语音信号盲分离算法研究

近些年,信号处理在理论与方法方面发展速度很快,独立分量分析技术已成了信号处理领域内重要的组成部分。讨论了线性瞬时混合情况下,语音信号盲分离的算法,阐述了算法的原理,并进行了实验仿真,以此来证明算法的有效性。     

基于小波分析的盲源分离

提出一种新盲源（BSS）分离算法是在独立分量分析（ICA）算法中引入离散小波变换技术分解出有用信号．ICA是一种线性非高斯统计方法,不仅能够使研究对象相互独立或尽可能独立,而且能突出源信号的本质结构．笔者采用的新盲源算法能够将时-频ICA相结合,实现了较好的盲源分离．     

适用于通信侦察的信号盲分离算法

以Kullback-Leibler散度为代价函数,基于相对梯度算法推导了在通信侦察中适用于通信信号盲分离的独立信源盲分离算法,并从理论上证明了算法的稳定性.仿真结果表明:只要源信号之间相互独立,则对任意载频、任何调制方式的通信信号,该算法都能够根据观察到的混合信号有效地分离出源信号.在源信号并不完全独立的情况下,其分离性能略有降低.