基于Fast-ICA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Infomax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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

一种自适应神经网络的信号盲分离及实验

介绍一种提高收敛速度的基于自适应在线学习的盲信号分离算法,以Kullback-Leibler散度作为代价函数,运用随机梯度下降导出算法,在估计分离矩阵的同时更新学习率。实验证明,该算法对于混合图像信号能够有效地分离,利用自适应学习参数提高了盲信号分离的收敛速度及算法性能,结果证实了算法的有效性。     

仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优.为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径.介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结.     

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．     

一种新的盲声源信号分离方法及其应用

从盲声源信号的独立性出发,提出了一种新的盲声源混合信号分离方法.该方法基于信号联合概率的分布统计,利用信号联合概率的方向导数熵最小获得最佳的旋转角度,最终实现盲信号分离.与快速独立分量分析方法及神经网络方法相比,该方法不需要迭代计算.采用新的盲声源信号分离方法对轴承试验台的混合声音信号进行识别,将电机和滚动轴承的声音分离出来,进而可以准确识别机械的故障.     

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.     

互累积量迫零法信号源盲分离

利用高阶累积量进行信号源盲分离的已有算法都需要进行复杂的矩阵代数运算,且这类算法不具备所希望的等变特性,对于病态混合矩阵的盲分离问题可能无法求解,通过利用迭代算法迫使经过非线性函数变换的混合信号互累积量矩阵对角化的方法,提出了一种新的基于高阶累积量的具有等变特性的信号源盲分离算法,该算法所采用的累积量矩阵对角化方法不依赖于混合矩阵,也不需要对累积量矩阵进行代数变换,并且所使用的迭代算法不需要对任何变量求导,因此非常简单,易于实现;同时算法还具有对未经去除均值的混合信号直接进行分离的能力。     

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.     

基于遗传算法的盲源分离算法

针对现有盲源分离算法的性能依赖于对比函数选择的现象,提出了一种基于遗传算法的盲源分离算法,该算法直接从信号的样本序列中估计出信号的概率分布,解决了信号间互信息的求解问题.通过遗传算法最小化信号的互信息,实现了对线性混叠信号的分离.对模拟信号的分离结果表明,该算法可以成功地分离混叠信号,同时与快速独立分量分析算法相比,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖,因而对亚高斯和超高斯信号的混合信号表现出更加优异的分离能力.     

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。     

盲源分离法在火花塞离子电流信号分离中的应用

针对发动机燃烧过程在线监测中,以火花塞作为传感器测量并分析离子电流信号时,测得的离子电流信号易受到火花点火干扰的问题,将基于独立分量分析的盲源分离方法应用于实测火花塞电流信号的分离.采用盲源分离法对实测火花塞离子电流信号进行分析,能够很好地抽取出无火花尾干扰的离子电流信号和点火火花尾信号,其离子电流在上止点附近和压力峰值附近分别出现明显的火焰前锋区和焰后区两个峰值.对同一转速、不同废气再循环(EGR)率的实测离子电流信号进行了盲源分离,结果表明:随着EGR率的增大,离子电流的两个峰值均会减小,且峰值出现的时刻均有所推迟,同时点火火花尾对离子电流信号的干扰也会增强.     

基于自然梯度算法的盲信源分离研究

盲信源分离试图从给定的一组混合观察数据中恢复未知的独立信源。文中介绍盲信源分离的一种非常重要的算法——自然梯度算法。对通信信号和自然语音信号采用不同的活动函数进行了盲信源分离的计算机模拟实验，结果显示该算法能够分别有效地分离这两类随机混合的信号。     

基于方向幅值比的欠定盲源分离算法

为了提高欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,提出了基于时频域混合信号数据点的方向幅值比的欠定盲源分离算法.为了充分利用复混合信号数据点的相位信息,引入复信号的方向幅值比,通过复混合信号的方向幅值比的方差、均值、分布密度实现单源点的精确提取.将分布在直线方向上的单源点进行单位投影化处理,通过聚类分析获得混合矩阵的列元素之比,从而实现混合矩阵的估计.利用匹配追踪算法将源信号进行重构.经仿真验证,提出的算法相较于对比算法,可以获得更高精度的混合矩阵与分离信号.     

基于小波变换和KICA算法的图像盲分离

盲源分离技术在污染图像恢复与重构中起着重要的作用。近年来出现了多种盲分离算法,在无噪声的情况下,KICA(核独立分量分析)的分离方法最好。但在有噪声的情况下,传统的方法对于有噪混合图像的分离效果不佳。针对这一问题,提出了小波去噪与KICA相结合的算法对有噪混合图像进行去噪分离。仿真实验结果表明这种方法能有效地降低噪声的影响,能较好地实现了图像的分离。