基于信息论的盲源信号分离在呼吸信号分离中的应用研究

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.基于信息论算法中主流的Fast ICA算法能够对几组不同的信号进行分离,和其他算法相比有一定优越性,能完整地分离出肌电信号中含有的呼吸信号.     

基于信息论的盲源信号分离在呼吸信号分离中的应用研究

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.基于信息论算法中主流的Fast ICA算法能够对几组不同的信号进行分离,和其他算法相比有一定优越性,能完整地分离出肌电信号中含有的呼吸信号.     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。     

改进的独立分量分析算法

对独立分量分析算法的基本理论和FastICA算法进行了简要介绍.传统的FastICA算法只具有二阶的收敛速度,为了提高独立分量分析算法的收敛速度,减少迭代次数和运行时间,提出了一种改进的独立分量分析算法——五阶收敛的牛顿迭代法.对牛顿迭代算法加以修正,使改进的独立分量分析算法具有五阶的收敛速度.图像信号分离仿真实验表明,改进算法与传统的FastICA算法在分离效果相当的情况下,明显减少了传统的FastICA算法的迭代次数和运行时间,提高了收敛速度和运行效率.     

基于改进固定点ICA算法的图像盲分离

独立向量分析根据信源统计独立特性对观测信号进行分离运算,目前采用较多的是固定点独立分量分析(FastICA).考虑到图像信号分离中,图像信号复杂多样,信息量大的特点,采用改进固定点ICA算法对图像进行分离,克服了采用固定点ICA算法计算量大、收敛速度慢的缺点.文章采用随机提取的独立图像做实验,取得了稳定性较强的效果.     

基于FastICA的语音盲源分离方法

独立分量分析（ICA）在处理盲信号分离中被广泛使用,但其收敛速度较慢.为此文章重点介绍了一种更为有效的盲源分离方法——快速独立分量分析(FastICA).文章在介绍了FastICA的基本理论和方法之后,将其应用到语音分离中.在采集了三个实际的声音信号后,将三个原始信号进行混叠,在matlab仿真环境下用FastICA方法对混叠信号进行分离,将分离结果与原始信号波形进行比对,结果说明该算法具有良好的分离效果.     

基于盲源分离的一种快速独立分量分析算法

基于盲源分离理论提出了一种快速独立分量分析 (FastICA)算法 .该算法以负熵作为独立性判决准则 ,在迭代过程中引入遗忘因子 ,加快了算法的收敛速度 .仿真结果表明 ,该方法能快速、有效地分离混迭信号     

基于独立分量分析的混叠跳频信号分离算法

为解决混叠跳频信号的分离问题,在深入研究独立分量分析(ICA:Independent Component Analysis)理论基础上,结合跳频通信的特点,提出了基于独立分量分析的混叠跳频信号分离算法,实现了对混叠跳频信号的盲分离.该算法将基于负熵最大化的FastICA算法应用到混叠跳频信号分离中.通过仿真实验表明,该算法能成功地排除乘性噪声干扰,完成对混叠跳频信号的分离.虽然分离信号的幅度、相位等参数较源信号发生了变化,但并不影响后续工作.这一过程在未知任何先验参数的条件下完成,并取得了较好的分离效果,为跳频通信信号的分离工作提供了新思路.     

涡流检测信号的独立分量分析预处理

提出将一种求解盲源分离问题的独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)算法应用于自然裂纹涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)信号的预处理中。利用一种基于负熵极大的FastICA算法,分别对实验产生的疲劳裂纹和应力腐蚀裂纹ECT信号进行了处理,实现了ECT信号中缺陷分量与探头提离信号、部分噪声信号的有效分离。为了验证算法的有效性,同时采用小波分析算法对相同ECT信号进行了去噪处理。结果表明ICA算法在ECT信号处理中具有独特优势。     

基于核独立分量分析的盲多用户检测算法

针对DS-CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,提出了一种改进的核独立分量分析(KICA)算法.该算法首先将五阶收敛的牛顿迭代公式引入到传统的FastICA算法中,同时还引入了一种新的核函数——混合核函数来解决非线性混合信号的分离问题,从而实现了多用户信号检测.最后将所提出的算法与传统的FastICA算法和KICA算法进行仿真比较.结果表明:所提出的算法不仅收敛速度较快,而且具有较小的误码率.     

引入松弛因子的高阶收敛FastICA算法

高阶收敛的FastICA算法对初始值的选择较为敏感,如果初始值选择不当不仅会影响算法的收敛效果,甚至可能导致不收敛的结果.针对这一问题,将松弛因子引入高阶收敛的牛顿迭代法中,通过适当的修正,获得了既能保证一定收敛速度,又能有效克服初值敏感性的改进三阶、五阶FastICA算法.仿真工具采用Matlab软件,应用3种算法对语音信号进行分离;结果表明,对比基本FastICA算法,改进后的算法有效地分离了混合信号,并且降低了算法对初始权值的依赖性.     

基于FastICA的工频干扰消除算法

阐述了独立成分分析(Independent Components Analysis,ICA)的基本原理,将快速ICA(FastICA)算法应用于消除地震信号中的工频干扰,对输出信号的相关系数绝对值进行对比.结果表明:与传统的工频干扰消除技术相比,FastICA算法可以更加有效地消除微信号中的工频干扰.     

应用独立分量分析的胎儿心电信号提取

针对独立分量分析(independent component analysis,ICA)的基本生成模型,在采用负熵的快速定点ICA算法的基础上,应用渐近正交化的FastlCA算法,对3导从孕妇腹部测得的含有孕妇及其胎儿心电分量的观测信号进行了有效的分离,提取出胎儿心电分量;通过调用Matlab小波消噪程序,对分离所得的胎儿心电分量用db2小波对其做8层分解,获取默认软闽值,消噪处理.结果表明,渐近正交化的FastICA算法收敛速度快,只经过7、3、2次的迭代,便将3个源分量分离出来;结合小波阈值消噪,将分离后胎儿心电中的干扰进一步去除.     

基于小波包和独立分量分析的微弱多源故障声发射信号分离

针对旋转机械设备中同时存在的裂纹、摩擦等多故障源信号难以检测和分离的问题,提出了一种基于小波包分析(WPA)与独立分量分析(ICA)的多源故障信号提取方法,即首先用WPA对含噪线性混合信号降噪预处理,由db2小波基函数进行5层分解后保留62.5~187.5kHz频段信号,然后采用ICA中的FastICA算法对降噪后的混合信号分离,最后对各通道分离出的信号用收缩函数进行频段内去噪处理.对不同输入信噪比的含噪微弱裂纹和摩擦信号进行提取和分析的结果表明,该方法能有效提取出输入信噪比大于-15dB的裂纹和摩擦信号.当混合信号信噪比为-15dB时,裂纹和摩擦信号的输出信噪比分别为-1.31和-1.36dB,相关系数分别为0.62和0.63,提取效果好于结合小波包和FastICA分离方法(信噪比分别为-1.74和-2.06dB,相关系数分别为0.59和0.59)以及单独采用FastICA算法(信噪比分别为-4.57和-4.31dB,相关系数分别为0.17和0.19).因此,所提出的综合WPA和ICA的方法是一种较好的多源微弱信号提取方法.     

fMRI信号盲分离的一种独立成分分析算法

建立了独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)的一个优化模型,在此基础上,给出了一个新的梯度算法,称之为Orth-ExtBS算法.该算法结合了ExtBS算法和FastICA算法,兼顾两者的优点,形式简单,易于应用,能有效地盲分离具有超高斯和亚高斯分布源的混合信号,获得更准确的分离效果和较快的收敛速度.将新的算法与其他两个算法(FastICA和ExtBS)分别应用到大型fMRI数据中,通过比较发现,新算法在估计激活的时间动力学准确性上要优于其他两个算法.     

基于FastICA的P300电位快速提取方法

从两个方面研究了快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,Fast ICA)方法在诱发脑电P300少次提取中的应用,并给出了针对健康和残疾被试的实验结果.首先,利用FastICA对观测信号进行去噪,然后对去噪后的P300分量进行较少次叠加平均,并对提取出的健康和残疾被试的P300特征进行了详细的比较分析;然后,从模式识别的角度出发,逐渐减少叠加次数,分别考察了根据提取出的P300特征进行靶刺激和非靶刺激识别的难易程度.实验结果表明了FastICA方法用于P300较少次提取的有效性.     

独立分量分析在内燃机噪声信号分离中的应用

采用独立分量分析的方法进行了内燃机噪声信号分离的研究．建立了基于FastICA算法的常规内燃机噪声独立分量分析模型,为了减少所需传声器个数,在此基础上应用了时序独立分量分析模型．以某四缸柴油机为研究对象,测量了不同工况下的噪声信号,计算了这些噪声信号的统计峰度,确认其为非高斯信号,满足独立分量分析的基本要求．对测得的柴油机噪声信号进行了时序独立分量分析,将其分解为一系列不同的独立分量．采用小波变换的方法对它们进行分析,得到了各独立分量的时频分布,研究结果表明,这些独立分量对应着不同的内燃机噪声源信号．