独立分量分析及其在水体富营养化污染源的研究

综述了独立分量分析(ICA)问题的模型、原理,以及定义在基本ICA问题的上的各种算法,包括信息最大化infomax算法、负熵最大化法、最大似然法等,并对各算法性能作了比较.并介绍了可获得的ICA算法系统fastica及其运行平台.说明了ICA在水污染源研究中的应用.     

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.     

一种改进的ICA算法及其在fMRI信号上的应用

摘要:给出了独立成分分析(ICA)的一个优化模型,在此基础上,提出了一种牛顿型迭代算法,为加快算法的收敛速度,对牛顿迭代进行了进一步修正,使该算法收敛速度达到三阶.本文从理论上阐明了新方法的合理性和优越性,同时将其应用于实际fMRI数据,经与其他两个ICA算法(Fast ICA算法、infomax算法)比较,该算法能够很好地分离出任务成分,同时大大减少了运算量,提高了运算速度,对处理大数据量的fMRI信号有明显的优势.     

使用ICA和小波分析提高信噪比

信号处理的一个基本问题是去噪.小波可以分析信号的时间和频率信息.小波去噪基于阈值,将超过阈值的细节系数去掉.这样就消去噪声,但同时也会去掉一些有用的信息.ICA方法是20世纪80年代初期首先在神经网络建模领域中引入的,主要用于解决盲源分离的问题.利用ICA原理,使用基于负熵的不动点迭代算法,对染污信号进行了分离,然后利...     

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。     

无线网络效用最大化算法的收敛性分析

针对分布式效用最大化算法中的信息交互和反馈易于受随机噪声干扰,研究了随机噪声对分布式效用最大化算法收敛性影响问题. 通过将随机噪声模拟为鞅,采用鞅方法分析了随机噪声对分布式效用最大化算法的影响,给出并证明了带有反馈噪声的分布式效用最大化算法几乎处处收敛的一个充分条件. 仿真实验验证了理论分析的正确性.      

基于负熵最大化的卫星测控信号盲识别算法

针对卫星测控通信信息侦察中测控信号盲识别的问题,提出一种基于负熵最大化的测控信号副载波识别算法.首先介绍了独立分量分析的基本理论,根据独立分量分析求解问题的思路,由互信息准则得出能够表征输出信号之间独立性的目标函数即负熵.由于源信号是盲信号,源信号的概率密度未知,采用负熵的近似表达式来计算,最大化负熵代表着输出信号之间互相独立,即实现了信号的分离.在深入分析基于负熵最大化的快速独立分量分析算法的基础上,将其用于卫星测控信号的盲识别上.MATLAB仿真结果表明,该识别算法可以较好地分离卫星测控信号,具有良好的稳定性,收敛速度较快.     

基于FastICA的低信噪比雷达信号分选算法

针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(FastICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.     

独立分量分析及其在诱发电位提取中的应用

独立分量分析能够在各信号频率混迭的情况下,从它们的线性混合信号中有效分离出原始信号,这为微弱电生理信号的提取提供了途径,受到生物信号处理研究人员的关注.作者研究分析了独立分量分析模型和一种基于负熵判据的定点快速ICA算法的实现,并将该算法运用于仿真诱发电位的提取中,从观测信号(混合信号)中有效地提取出视觉诱发电位.     

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．     

基于小波域ICA和收缩函数处理的BSS算法

实际环境中的卷积混合情况对语音信号和音乐信号进行盲解卷是一个具有挑战性的问题,ICA在实际环境中的卷积 混合系统分离效果不太理想,分离出的信号中有串扰成分存在．本文介绍了一种新的后置处理方法,即用一组收缩函数去除ICA分离后的小波系数中的串扰成分．实验结果表明该方法能较好地分离语音信号和音乐信号．     

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.     

基于ICA算法的卫星TT&C信号的一种新的盲识别算法

在通信对抗中,由于电磁环境的复杂度及信号调制方式的多样性,使得很难得到原始信号的先验信息,这给通信对抗带来极大的困难。为了解决在通信对抗中的这个难题,我们提出了一种新的盲识别技术。该技术使用独立信号分析（ICA）去盲分离原始的信号,而且随后对每个得到的信号进行分别处理。文中首先介绍了ICA的基本原理。使用差分最大负平均信息量的方法,一个为ICA的目标函数和一个快速ICA算法在文中被提出。在深入分析此快速算法的基础上,本文阐述了一种新的算法并将其应用在卫星TT&C信号的识别中。仿真结果表明：该方法可以不需要原始信号的先验信息的情况下正确的识别出原信号（例如,载波频率,信号带宽和调制方式等）,这为后续的信号分析奠定了基础,比如信号的分析和识别,解调及证明其良好的收敛性和鲁棒性等等。     

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ICA算法的卫星TT&C信号的一种新的盲识别算法

在现代通信对抗中,由于电磁环境特别复杂及信号调制方式的多样性,要知道所发射信号的先验知识几乎不可能,这给通信对抗带来极大的困难.为了解决在复杂多信号情况下的这个难题,提出了一种新的盲识别技术,该技术使用独立分量分析(ICA)算法来盲识别原始信号且对所得的结果进行下一步的分别处理.首先介绍了ICA的基本原理:它使用差分负平均信息量的最大化逼近.基于此,ICA的一个目标函数和一种快速的ICA算法在本文中被提出.在深入分析该快速ICA算法的基础上,将其应用于卫星TT&C信号的盲识别上.仿真结果表明:在没有任何先验知识(例如:载波频率,信号带宽和调制方式)的情况下,原始的信号可以被很好地分离出来.这为下面步骤的信号处理建立了一定的基础,比如信号分析和识别,解调信号及证明其收敛和鲁棒性等.     

微弱裂纹信号的ICA盲源分离提取

针对机械设备关键基础部件早期故障信号提取困难这一问题,提出了一种基于独立分量分析(ICA)的盲源分离去噪方法。采用Fixed-point ICA算法和基于负熵的判据,对不同信噪比下金属裂纹信号进行提取。研究结果表明,此方法受噪声强度及信号频段的影响比较小,可有效提取出所需信号;且获得的信号波形失真很小,是一种较好的微弱信号提取方法。