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.     

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.     

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.     

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.     

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。     

改进最大信噪比的独立成分分析单通道语音增强算法

针对现有基于独立成分分析(ICA)的盲源分离算法在单通道语音增强中的不稳定性和信噪比低的问题,提出了新的基于最大信噪比的ICA语音增强算法.该算法首先用带噪语音直接乘以二维向量,并经过列满秩的转换,得到既具有源信号特性、又不会引入新噪声的二路观测信号,保证了系统的稳定性;再结合用小波系数改进的最大信噪比的ICA算法来实现,为增强的效果和提高信噪比提供了依据.实验结果分析表明,该算法是稳定的,且能有效地提高信噪比的值.      

基于信息极大的动态独立分量分析

文章针对静态独立分量分析(ICA)算法在分析非平稳性很强的生物电信号方面的局限, 研究了基于信息极大原理的动态独立分量分析算法,并将它与静态ICA算法进行了比较;仿真实验结果表明,动态ICA算法具有较好的盲源分离性能,并且能够在时变混合情况下,获得较好的盲分离效果.     

ICA的共轭下降法

独立分量分析(ICA)作为有效的盲源分离技术(BSS)是信号处理领域的热点.本文在分析现有的ICA算法的基础上提出了以最小互信息为准则函数的ICA的共轭下降算法,并将该算法与传统的算法在计算效率和收敛性方面进行了比较,该算法的迭代次数由传统算法的约2000次减少至不超过300次.适当地选取对比函数可实现全局收敛,并简要分析了对比函数的选取准则.模拟实验证明该算法收敛速度快,而且对初始点不敏感,在健壮性方面具有较好的性能.     

基于复数ICA的无线直放站反馈干扰抵消算法

为了利用自适应滤波器抵消转发与接收天线间的反馈干扰,根据卷积型混合与独立分量分析ICA解混的原理,将反馈干扰抵消问题纳入了ICA方法的框架中.针对亚高斯复值信号的特点,依据极小化互信息的准则,提出了一种基于复数ICA的自适应算法,简要分析了算法收敛的平衡点并据此给出了新的干扰抵消器的结构.计算机仿真结果表明,相比于LM...     

独立成分分析算法及其在生物特征识别方面的应用

独立成分分析方法(ICA)是最近几年发展起来的一种新的信号分离方法。本文综述了独立分量分分析的基本原理和数学模型。然后介绍了信息最大化(Informax)法、互信息最小法和极大似然估计法。最后讨论了独立成分分析在生物特征识别方面的应用。     

基于噪声独立分量分析的多用户检测

针对独立分量分析算法忽略噪声这一缺点,引入基于噪声模型的噪声独立分量分析,得到基于噪声独立分量分析的多用户检测方法.并与基于无噪模型的算法进行仿真比较,结果表明本文引入的方法性能更优,稳健性更好,对实际信道的适应性更强.     

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。     

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.     

独立分量分析及其在ERP提取中的应用

利用ICA可将混合在观测信号中的相互独立的源信号分离出来的特性,针对脑电信号及其事件相关电位(ERP)的特点,提出一种基于ICA的ERP快速提取算法,并应用于仿真数据分离和实际脑电信号ERP提取.实验结果表明,该算法具有较强的稳健性和实用性.     

基于独立分量分析的遥感影像分类方法

多光谱遥感影像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感影像而言,其去除了波段影像之间的相关性,获得的波段影像是相互独立的。最后通过TM遥感影像数据的分类试验,验证了基于独立分量分析的线性光谱混合分析模型应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。     

基于独立分量分析的缺陷信号除噪

独立分量分析ICA是一项新兴的阵列信号处理方法,在简要介绍ICA概念和定点算法的基础上,将ICA的定点算法应用到缺陷信号除噪中。仿真试验结果表明,ICA的定点算法除噪效果优于传统的数字滤波器,它在缺陷信号除噪中具有较大的应用潜能。     

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.