核独立分量分析在盲源信号分离中的应用研究

提出利用核独立分量分析来分离混合语音信号的盲信号处理方法.介绍了基于核空间ICA的原理和基本算法,然后利用核独立分量分析算法和固定点快速分离算法分离了混合语音信号.试验结果表明:利用基于核独立分量分析的方法可以得到较为理想的分离效果.     

基于ICA Fixed-Point算法的信号图像分析

从ICA算法的基准点出发,探讨了固定点算法中寻找W叠代公式的原理和方法,对分离一个独立成分和分离n个独立成分的运算方法进行了推导和分析;模拟试验表明：逐一分离的效果较好.     

基于固定点算法的地震数据降噪

 结合改进的固定点算法,解决了噪声环境下的ICA问题。根据噪声分布特性,分两个阶段去除不同类型的随机噪声。在预处理阶段去除了加性高斯白噪声,预处理后的数据采用改进的固定点算法,盲分离出有效信号和非高斯随机噪声。提出了对固定点算法迭代过程中设定较精确的初始值问题的算法,该方法能较为准确地设置初始值,使算法能提取有效信号。通过仿真实验和对实际地震数据的处理,得到了满意的分离结果,较好地恢复了有效信号。此外,当实际地震数据加载了较强噪声,信噪比降低时,采用本文算法进行盲分离,同样取得了良好的效果,再次验证了本文算法具有良好的稳健性和适应性。将盲分离算法应用到实际地震数据处理方面的研究,有助于地震资料的解释,同时这种处理技术的研究也能够促进盲分离技术的发展。     

基于独立分量分析（ICA）的通信信号盲侦察技术

在通信对抗中，由于电磁环境的复杂性和通信信号调制方式的多样性，我们事前无法确知接收信号的任何信息，给通信侦察带来了极大的困难.为解决复杂多信号环境下的通信侦察难题，作者提出了一种采用独立分量分析（ICA）技术，对原始信号进行盲分离，然后分别对分离的各个信号进行后续处理的盲侦察技术.在介绍ICA技术的基础上，采用基于自然梯度的ICA算法(EASI算法)对分离效果进行了仿真.仿真结果表明，采用该方法在无需任何先验知识的情况下（如载频、信号带宽、调制样式），可以很好地分离出原始发射信号，为后续信号处理（如分析识别、解调等）奠定了基础.     

基于源信号时间结构的半盲处理方法

该文给出了一种适用于时间相关的任意概率分布源信号的自适应半盲信号处理方法。提出的自适应算法基于二阶统计量(SO S)信息,利用了源信号在空间上非严格统计独立,同时在时间上也不是独立统计分布的假设。此外,为了实现理想的盲分离,源信号必需具有不同的功率谱密度。新的半盲信号分离(BSS)方法在仅使用SO S信息和时间结构的基础上,对相关源信号采用自适应技术,实现半盲分离,而且该文算法可取消经典ICA算法对源信号至多有一个G auss源的限制。真实图像数据的模拟实验及其与JADE、FP ICA、FOB I、AMU SE等算法的性能比较,验证了该算法的有效性。     

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．     

EMD与ICA相结合的复杂转子系统早期故障诊断

为了提取复杂转子系统微弱故障信息,对其早期故障进行预知诊断,针对某型涡桨发动机的减速器传动机构接连发生的齿轮毂裂纹故障问题,通过布置多组加速度传感器对多组正常齿轮毂和预制早期裂纹故障的齿轮毂进行正常试车下的振动信号采集。采用EMD(empirical mode decomposition)方法把测试信号分解成多个IMF分量,选取合适IMF分量利用基于非高斯性极大的ICA(independent component analysis)固定点算法进行混合再分离,得到了信息较为独立的特征分量。通过对特征分量进行解调分析得到能清晰反应故障状态的调制信号信息。结果表明基于EMD与ICA相结合的特征信号分离提取技术加包络解调法能有效地识别复杂转子系统早期故障信息。     

基于L1范数重建的稳健独立成分分析

独立成分分析（independent component analysis,ICA）是一种混合信号处理与分离方法,能够从多维混合观测数据中分离出各个独立成分。目前,ICA已成功应用于特征提取、信号处理、模式识别等诸多领域。然而,由于实际问题的复杂性,可观测到的混合观测中往往含有噪声、异常点与缺失点,而标准ICA算法对这类数据往往不能有效处理。针对该问题,提出了一种基于L,范数重建的新思路。基本思路是将传统ICA模型中加入L1范数项重新建模,利用L,范数误差对噪声与缺失点的本质稳健性,提高模型应用普适性;进一步设计了针对该模型的有效求解算法。在混合人工信号分离、混合图像分离以及混合音频信号分离的实验证明中,所提算法能够显著提升瑚．有ICA方法对干会噪声、异常点与融央占耕棍的计篮稳健性.     

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ICA和波束形成的快速收敛的BSS算法

独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的BSS算法是一种分离信号的有效方法,但是该方法在进行非线性优化时收敛速度较慢.针对这一问题,本文介绍了一种新的BSS算法,即基于ICA和波束形成的混合算法,该算法比通用的基于ICA的BSS算法具有更好的分离性能,并且由于在ICA中利用了零波束形成,因而有效地改善了算法的分离性能和收敛性能.实验结果表明,该算法适用于混响情况.     

一种基于ICA的盲源分离定点迭代算法

介绍了一种基于ICA的定点速代算法，并给出算法的模型、步骤和仿真结果。该算法以峰度作为独立性判决准则，在迭代过程中，使用定点算法，快速有效地分离出任意分布的非高斯独立源信号。实验表明，与传统的基于随机梯度的ICA算法相比，谊算法具有收敛速度快，无需动态参数的优点，是一种高效可靠的盲信号分离算法。     

基于改进的H-J算法的信号盲分离研究

独立分量分析是近十多年发展起来的一种非常有效的盲信号分离技术。改进的H-J算法是具有较好稳定和收敛性能的ICA算法,该文通过对改进的H-J算法的分析,将其应用于混合矩阵近似奇异,且强噪声背景下的混合信号盲分离中,并通过计算机仿真实验给予了验证。     

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。     

一种基于ICA数据库水印嵌入算法的研究

提出一种基于独立分量分析（ICA）的公开数据库水印方法。利用混合的方法嵌入水印,再利用盲源JADE算法提取水印。理论分析和仿真实验结果表明该算法是有效的。     

独立分量分析方法及其在地理与环境科学中的应用

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和oolabss及其运行平台,说明了ICA在地理与环境问题中的应用.     

基于ICA算法的视频字幕检测与定位

研究了独立成分分析法(ICA)在视频序列处理中的应用,提出了一种新的基于ICA算法的视频字幕检测与定位方法,该算法采用了小波变换来提取独立分量.仿真实验结果表明,与传统方法相比,该方法能够有效消除背景信息,提高字幕定位的精度,具有更强的鲁棒性.     

基于EMD和ISA方法的轨道车辆动态应变信号去工频干扰研究

针对轨道车辆动态应变信号实际通道数量小于源通道,无法直接应用独立分量分析(ICA)方法降噪的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和独立子空间分析(ISA)的去除工频干扰的方法.首先对信号进行EMD分解得到本征模态(IMF),再对结果进行ICA分析,得到独立分量,然后对独立分量进行层次聚类将原信号分解到不同的子空间中,从而达到分离噪声的目的.实验结果表明该方法降噪效果优于传统滤波算法,处理后的信号损伤值高于带阻滤波值处理结果,使寿命评估结果偏向于安全,证实了将其应用于去除轨道车辆动态应变信号中工频干扰的可行性.     

规范化自然梯度ICA算法

对基于李群不变性的自然梯度ICA算法进行了改进,提出了一种规范化自然梯度ICA算法.该算法通过引入规范化因子,保证参数矩阵的行列式的绝对值在学习过程中恒为1,避免了参数矩阵剧烈变化,使得学习过程更稳定更快速,这种改进还起到简化目标函数的作用,使得规范化自然梯度ICA算法更加简单便利.在BSS模拟实验中,把常规梯度的ICA算法、自然梯度ICA算法与规范化自然梯度ICA算法进行比较,结果表明新算法的信号恢复精度更高,收敛速度更快.     

圆度测量误差分离技术解决ICA的不确定性问题

独立分量分析方法(Independent Component Analysis，简称ICA)在国内尚属一门新型的方法。在介绍ICA的无噪声模型、原理、预处理、非高斯性量度以及ICA快速定点算法的基础上，重点讨论了ICA的不确定性在圆度误差分离中的处理方法。仿真结果表明，基于独立分量分析的圆度误差分离技术比传统的频域法和时域法均简单、实用、高效。同时，由ICA分离出的信号的不确定性问题得到了很好的解决。     

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。