基于小波和Curvelet变换联合去噪的含噪盲源分离

独立分量分析(ICA)是一种仅依据信号间的统计独立的性质,对多路观测到的信号进行盲源分离的方法.现有的独立分量分析算法大都假设在无噪声情况或噪声很小可以忽略不计的情况,而在强噪声背景下,这些算法都无法获得理想的分离效果.在含噪信号盲源分离一般模型的基础上,提出了一种小波和Curvelet变换联合去噪的含噪信号盲分离算法.通过对高斯噪声背景下的混合图像的仿真研究,表明该方法能有效的提高图像的信噪比,减轻了噪声对经典ICA算法分离性能的影响,很好的实现了含噪混合图像的分离.     

动态分段的飞机舱音记录器混合信号在线盲分离性能分析

针对飞机驾驶舱话音记录器(CVR)中存在轻微时变特性和信号有大量近零值的情况,提出一种基于信号样本动态分段的在线盲分离算法.应用独立分量分析的在线算法对CVR混合信号进行动态分段处理,再通过快速的FastICA算法进行精确化求解.为了使估计器获得最佳性能,适当调整分离矩阵各行权值.仿真结果表明,该算法可有效地将CVR混合信号中独立的声音信号分离出来,分离效果优良.     

基于FastICA的电流传感器相位差测量方法

电流传感器的相位差易受环境的影响,为提高电力绝缘在线监测系统的可靠性和准确度,文中提出了一种在线监测电流传感器相位差的测量方法. 该方法引入独立分量分析（independent component analysis,ICA）对电流传感器的输出信号进行分离. 给出一种补偿观测信号与源分量数目的方法,建立ICA 的数学模型. 针对FastICA 算法每次分离结果误差不同的局限性,用一个关于混合矩阵的评价函数选取多次分离结果中相位测量误差较小的结果. 实验结果显示：对于信噪比为10.9 dB 的信号,评价函数能使相位测量误差小于0.06± 的样本接受率从51.4% 提高到81%.     

热障涂层基于小波变换的声发射源定位方法

利用小波分析技术,对不同传感器接收到的声发射信号进行分解,提取出特征频率段的小波分量,对这一分量的重构信号进行相关性分析,确定了声发射信号到达两传感器的时间差,进而确定了声发射源的位置.对热障涂层进行铅笔芯断裂的定位分析验证了该方法的准确性.     

基于独立成分分析技术的语音除噪系统

提出了一种基于独立成分分析技术的语音除噪方法.语音信号与其所夹杂的噪声之间,通常都是相互独立的,采集的观测信号是语音信号与噪声之间的混合信号,通过分析混合语音信号特征,建立了基于独立成分分析技术的语音信号模型.以最大化信号独立性特征为依据,分离语音信号与噪声信号.最后利用多选一信号选择器,实现去噪后语音信号的提取,从而...     

采用孤立点检测的欠定混合矩阵盲辨识

研究欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题,针对多源时频点对混合矩阵估计的影响,提取时频域单源点用于混合矩阵估计,给出一种时频单源点检测方法. 针对时频单源点中孤立点对混合矩阵估计的影响,剔除单源点中的孤立点进一步提高混合矩阵的估计精度,应用减法聚类方法对剔除孤立点后的时频单源点进行聚类,实现了源信号数目和混合矩阵的同时估计. 语音信号的仿真实验表明,与其他两种基于时频单源点的欠定混合矩阵估计算法相比,所提出的算法具有更高的估计精度和更好的鲁棒性.     

基于KPCA及最佳鉴别独立分量的人脸识别方法

首先分析了独立分量分析(ICA)在人脸识别应用中存在的一些问题,然后从3个方面对基于独立分量分析的人脸识别方法进行了改进:首先利用KPCA将人脸映射到特征空间,在特征空间进行ICA得到相对于原样本的非线性独立分量,从而得到一种非线性独立分量分析的方法;其次,定义了Fisher鉴别信息作为选取最佳鉴别独立分量的准则;最后,提出了一种用最佳独立分量表示待识别人脸图像的方法,克服了用直接投影得到的特征不准确的问题.基于ORL人脸数据库的实验表明,利用此改进的非线性最佳鉴别ICA方法,可以得到优于FLDA方法的识别性能,且在特征数较少时仍能得到较好的识别稳定性.     

基于负熵的随机双梯度算法

随机双梯度算法是独立分量分析中一个重要的学习算法,但该算法收敛速度慢,稳态误差大,不利于信号的准确适时性处理.论文重点对随机双梯度算法进行了改进,提出一种基于负熵的随机双梯度算法.在改进的算法中,用负熵来度量其中的随机变量非高斯性,从而来克服峭度的不稳健性.论文最后通过理论分析和仿真实验证明这种改进的随机双梯度算法具有较好的分离效果且稳定性高.     

非零均值随机极化波的统计特性

在正态分布假设条件下,首先导出了随机电磁波幅度、功率和相位的概率密度分布及联合概率密度分布,然后重点分析了能够完备表征电磁波极化特性的瞬态极化投影矢量(IPPV)的概率密度分布,并分析了极化通道之间相互独立的随机极化波IPPV各分量的概率密度与独立通道方差比的变化关系等.文中结论对电磁信号检测、ESM系统辐射源极化侦察等应用领域具有参考意义.     

高分辨率遥感影像阴影检测与补偿的主成分分析方法

根据高分辨率遥感影像中阴影区的性质,提出一种基于主成分分析的阴影检测和补偿方法. 首先对第1主分量与原始的蓝色分量进行比值运算,采用直方图阈值法分割阴影区和非阴影区,并进行形态学处理,得到较完整的阴影区. 采用膨胀方法确定各独立阴影区中的同质区域,根据阴影同质区特性对阴影区进行线性相关拉伸,并对补偿后的阴影区进行平滑处理和主成分逆变换. 实验结果表明该方法简单有效.