改进的参考独立分量分析算法

鉴于参考独立分量分析定义了所谓的接近性度量函数和与之相关的小等式,并把它作为约束项引入到负熵对比度甬数中,取得了很好的分离效果,但存在若阈值选取不当则算法不收敛的问题.提出一个改进算法,算法的优化函数为负熵对比度甬数和参考独立分量分析算法中的接近性度量甬数之积,巧妙地避开了这个难以确定的阈值参数.针对合成数据和实际ECG数据的仿真实验表明,改进算法收敛快、提取效果好.     

传统独立分量分析和变分贝叶斯独立分量分析的比较

通过试验比较了传统的独立分量分析(ICA)和变分贝叶斯独立分量分析(VbICA)在源信号分离中的能力,试验研究表明,无噪声环境下的盲源分离,两种方法都能得到很好的分离性能.然而,噪声环境下的源信号分离,变分贝叶斯独立分量明显优于传统独立分量分析,特别是随着噪声的增强,变分贝叶斯独立分量的优势就越明显.另外,变分贝叶斯独立分量可以估计源信号的数目,而传统独立分量分析往往事先假设源信号的个数已知,否则无法进行源信号分离.     

基于改进粒子群算法的独立分量分析

提出一种有效的基于改进的粒子群算法的盲源分离算法.首先引入进化速度和聚集强度来更新粒子群算法中的动态惯性权重w,然后定义基于改进PSO的独立分量分析算法的适应性函数,最后给出算法的具体步骤.实验结果表明,改进的ICA算法可以快速有效地得到BSS的最优解.     

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。     

快速定点独立分量分析在盲源分离中的应用

独立成分分析（ICA）在国内尚属一门新型的方法。本文介绍了快速定点独立分量分析的原理和算法,并介绍了该算法在盲源信号分离中的具体应用,并将此方法与主成分方法（PCA）进行了比较。文中通过实例给出了这种方法的应用效果。结果表明,ICA在盲源信号分离中是一种很有潜力的方法。     

基于参考独立分量分析的语音增强方法

参考独立分量分析（independent component analysis with reference,ICA—R）将源信号的先验知识以参考信号的形式引入学习算法中,可以从混合信号中仅抽取期望的源信号．基于ICA—R提出了一种语音增强新方法．通过比较语音信号和多种噪声信号的特点,合理地构造了具有语音信号重要特性的参考信号,进而应用ICA—R从多种加性噪声中抽取了期望增强的语音信号．计算机仿真和性能分析结果均表明了该方法的有效性．     

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     

独立分量分析及其在信号处理中的应用

独立分量分析是近年来由盲源分离技术发展而来的一种多维信号统计处理方法,可以根据源信号的基本统计特征,由观测数据最终恢复出源信号.该方法在很多与信号处理相关的领域有强大的应用潜力.文中简要介绍了独立分量分析的基本概念、原理及各种独立性判据,综述了独立分量分析在语音信号处理、图像处理、移动通信等领域的应用,最后结合笔者的研究探索,总结了独立分量分析的研究进展和发展趋势.     

基于独立分量分析的盲解码接收算法

为了解决广义频分复用(generalized frequency division multiplex,GFDM)系统接入信号中现有快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)解码算法需要先进行同步的缺点,通过独立分量方法研究了异步情况下基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)的解码算法.该算法可以在未知传输延时和载波偏移的非同步情况下,对多用户GFDM系统信号进行盲分离和解码,降低了定时和频偏估计误差对解码性能的影响,同时不需要去除循环前缀,增加了接收信号的能量,提高了解码性能.理论分析和仿真结果表明:在平稳信道环境下,随着循环前缀的长度增加,基于ICA的解码算法相比于传统的FFT解码算法至少获得约2 dB的性能增益.     

基于独立分量分析的跳频通信抗梳状阻塞干扰方法

针对梳状阻塞干扰对跳频通信造成严重影响的问题,根据跳频信号与梳状干扰的统计独立特性,将独立分量分析引入跳频通信抗干扰之中,提出了基于独立分量分析的跳频通信抗梳状干扰方法。围绕输出信号的统计独立性构建对照函数,利用对照函数引导分离矩阵迭代,进而将分离矩阵作用于接收混合信号,实现跳频信号与干扰信号的有效分离。仿真结果表明：提出的方法可有效提高跳频通信对抗梳状阻塞干扰能力;当误码率为10-3时,提出的方法可使跳频通信的抗干扰能力提升约8 dB。     

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。     

基于核独立元分析的非线性工业过程故障诊断

复杂工业过程的数据具有非高斯、非线性特性,在进行故障检测时,利用核独立元分析(kernel independent component analysis, KICA)方法能有效解决这一问题。然而,由于在处理数据时使用了核函数,无法将线性的贡献图方法直接用于故障诊断,因此采用一种基于改进KICA结合非线性贡献图的方法,对非线性工业过程进行故障检测与诊断。该方法利用基于超松弛因子的FastKICA方法建立监控模型,得到检测故障信息。在发生故障后,通过非线性贡献图法诊断故障变量。最后,选用带钢热连轧工业过程实测数据进行仿真,通过与传统贡献图方法比较,结果表明此方法能够对非线性数据进行有效可靠的故障检测和故障诊断,验证了非线性贡献图的有效性。     

基于核独立成分分析的盲多用户检测算法

针对部分多用户检测算法需要对信道参数进行估计的缺点，提出了一种基于核独立成分分析的盲多用户检测算法．该算法根据源信号的不同分布情况，在重建核希尔伯特空间内选取不同的非线性函数作为对比函数，将信号从低维空间映射到高维空间．在高维空间，接收端利用已知信息，将目标用户扩频码作为解混矩阵的初始值，利用自适应方法进行迭代，有效地解决了盲信号分离的无序性，实现了目标用户信号的提取．仿真实验表明，该算法的误码率性能在用户数量增大和远近效应严重的情况下都远优于基于匹配滤波器的单用户检测器，与传统独立成分分析方法相比更具灵活性和鲁棒性．     

一种基于独立分量分析的变速跳频信号盲分离方法

针对当前跳频信号盲分离算法计算量大,精确度不高的问题,结合变速跳频信号采用不断加快的跳速和“跳速多变”的策略,提出了一种利用信源间的独立性解决变速跳频信号盲分离问题的方法。同时,采用负熵最大化寻优算法加快了传统独立分量分离算法运算速度。通过仿真实验与处理实际数据结果表明：与其他方法相比,该方法在不需要任何先验信息的条件下,可以在低信噪比的情况下较好地分离出各个变速跳频信号,同时能够精确恢复出变速跳频信号的跳频图案,在20 dB信噪比的情况下,分离后相似系数可以达到99%。该研究为变速跳频信号盲分离问题提供一个新的解决途径。     

应用独立分量分析提取机器的状态特征

以大型轧钢机和滚动轴承试验台为研究对象，应用独立分量分析方法分离机器的声音信号，并提取其状态特征，同时指出，对信号进行自相关预处理，可以突出信号的非高斯成分，较好地满足独立分量分析的前提条件，即源信号统计独立，因此，采用基于峭度的快速独立分量分析（ICA）算法，成功地分离出了信号的一些独立成分及对应的发声零部件，研究结果表明，根据信号结构选择预处理的方法十分重要，正确的预处理可以使独立分量分析有效地提取机械信号中的特征。     

基于双核独立元分析的化工过程故障诊断算法研究

由于化工生产过程数据具有强非线性和非高斯性特征,提出了核主元分析与核独立元分析相结合的可用于化工过程故障诊断的双核独立元分析算法,该算法利用核主元分析的非线性核函数把数据从原空间映射到高维特征空间进行白化预处理,再用核独立元分析算法进行独立元分析,在特征空间中获得故障监控统计量,计算控制置信限,达到有效的故障诊断.提出的算法应用在连续搅拌反应釜过程中,结果表明,该算法对化工过程故障诊断能有效提高准确度、降低漏报率和误报率.     

Application of Kernel Independent Component Analysis for Multivariate Statistical Process Monitoring

In this research,a new fault detection method based on kernel independent component analysis (kernel ICA) is developed.Kernel ICA is an improvement of independent component analysis (ICA),and is different from kernel principal component analysis (KPCA) proposed for nonlinear process monitoring.The basic idea of our approach is to use the kernel ICA to extract independent components efficiently and to combine the selected essential independent components with process monitoring techniques.I2 (the sum of the ...     

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.