基于独立分量分析的热波检测图像增强

热波检测中直接获取的原始热图序列存在"高噪声、低对比度"等问题。为了抑制噪声的不良影响,提高热波方法检测缺陷的能力,基于独立分量分析方法对试验获取的热波图像进行增强去噪处理,采用性能指数对图像的增强效果进行评价。图像增强结果表明该算法较好地保留了原图像的信息,获得了较好的去噪效果。     

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.     

基于快速独立分量分析的盲多用户检测算法

为了抵抗多址干扰的影响,充分利用了各个用户信号之间的独立性,使用负熵作为非高斯性测度,提出了一种基于快速独立分量分析的盲多用户检测算法.该算法在干扰用户的扩频码未知情况下能够获得优异的符号估计性能.通过与传统匹配滤波器、MMSE检测算法比较,实验结果表明在同步CDMA信道中,MAI较低的时算法检测性能与MMSE检测器的性能接近,随着MAI增加,算法的性能明显优于MMSE算法.     

基于独立分量分析的运动目标检测

针对阈值比较法对环境适应能力弱,基于独立分量分析(ICA)原理提出了一种新的检测方法.首先将图像作为观测矢量,根据主次分量组合关系修改观测矢量,然后利用矩阵分离运算分割出运动区域.观测矢量的修改是在相邻两帧间进行重组和拓展,以达到突显运动和抑制噪声的目的.该方法的优势在于无阈值限制,自适应地分割运动区域,能适应较为复杂的背景环境,且处理速度满足实时性要求.实验结果验证了方法的有效性与鲁棒性.     

多用户检测与独立分量分析:进展与展望

系统地评述了多用户检测及独立分量分析(ICA)的新近进展,分析了各算法的特点,并且在此基础上提出了两类基于ICA算法和前馈神经网络结构的多用户检测方法.理论分析和仿真实验表明,在不同的通信信道中,ICA方法在性能上有所差异,但都具有稳健性好、计算量小、结构简单、易于电路实现的特点.     

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。     

独立分量分析法降噪技术研究

研究了在超声检测时利用独立分量分析法对检测信号进行噪声处理技术,在试验中采用Matlab软件对人工加工的焊缝缺陷检测出来的源信号数据进行独立分量分析迭代分离后,再将所得的信号数据分离出源信号与噪声信号,经处理后恢复的缺陷图像明显可以改善之后的焊缝质量评定准确度.结果表明,采用独立分量分析法对噪声分离后更能精确识别检测信号中的缺陷信息,减少由于源信号与噪声的重叠造成了对焊缝缺陷的误判.     

独立分量分析的自然方法

基于半参数密度估计给出了构造独立分量分析目标函数的一种方法.其主要特点是只需要源信号密度存在以及包含了超饱和问题的解决.最后给出了一个数字模拟.     

基于核独立分量分析的盲多用户检测算法

针对DS-CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,提出了一种改进的核独立分量分析(KICA)算法.该算法首先将五阶收敛的牛顿迭代公式引入到传统的FastICA算法中,同时还引入了一种新的核函数——混合核函数来解决非线性混合信号的分离问题,从而实现了多用户信号检测.最后将所提出的算法与传统的FastICA算法和KICA算法进行仿真比较.结果表明:所提出的算法不仅收敛速度较快,而且具有较小的误码率.     

基于独立分量分析的普适人脸识别系统

在模式识别领域,变量间的高阶统计关系开始受到更多关注.但目前许多人脸识别系统一方面依赖二阶统计关系,另一方面又需先采用主分量分析技术对样本进行降维.主分量分析技术自身却对二阶统计关系敏感,因此需要寻找一种对高阶统计关系敏感的算法作后续处理.为此作者提出了一种基于独立分量分析的普适人脸识别系统,并与传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统进行了比较分析,重点讨论在光照方向大幅度变化和人脸图像不完整情况下两种系统性能的优劣.理论分析和实验结果均证实,在这两种情况下,基于独立分量分析的普适人脸识别系统的性能优于传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统的性能.     

Foreground Detection Based on Nonlinear Independent Component Analysis

Motionless foreground objects are key targets in applications of home care monitoring and abandoned object detection,and pose a great challenge to foreground detection.Most algorithms incorporate the motionless foreground objects into their background models because they have to adapt to environmental changes.To overcome this challenge,a foreground detection method based on nonlinear independent component analysis(ICA) was proposed.Considering that each video frame was actually a nonlinear mixture of the background image and the foreground image,the nonlinear ICA was employed to accurately separate the independent components from each frame.Then,the entropy of grayscale image was calculated to classify which resulting independent component was the foreground image.The proposed nonlinear ICA model was trained offline and this model was not updated online,so the method can cope with the motionless foreground objects.Experimental results demonstrate that,the method achieves remarkable results and outperforms several advanced methods in dealing with the motionless foreground objects.     

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．     

基于独立成分分析的运动车辆检测算法

根据独立成分分析原理,提出了一种基于固定点算法的运动车辆检测方法,并使用光谱冗余方法解决了独立成分分析检测结果通道不确定的问题。该方法将交通图像序列看作是由背景图像和运动车辆图像混合而成的观测信号,采用独立成分分析方法分离背景图像和前景运动车辆图像。独立成分分析方法能够分离出大量的背景信息如道路2边的树木和建筑物等,但分离出的前景图像仍包含有少量的路面信息,又一次结合光谱冗余方法去除了少量的路面信息,最终实现了运动车辆的检测。通过实验证明基于固定点算法的运动车辆检测方法有较强的抵抗图像背景灰度变化的能力,即使在外界天气、光照明显变化的情况下,依然可以准确、清晰地检测出运动的车辆,是一种具有较好鲁棒性的运动车辆检测方法。     

基于波束空间求根MUSIC算法电力系统谐波检测

针对传统电力系统中谐波检测方法存在的精确度低、抗噪性差等问题,本文将波束空间求根MUSIC算法应用于电力系统谐波检测. 该算法以信号空间为模型,用盖氏圆检测出信号源数,利用波束空间将阵列接收的数据通过变换得到波束空间的数据,再将波束空间的数据分解为噪声和信号子空间,由该两个子空间的正交性构造多项式,通过求解此多项式,得到信号的频率估计值,最后由扩展PRONY方法计算得到信号的幅值. 仿真实验验证和实际数据分析表明该算法在电力系统谐波检测中是切实可行的.      

独立分量分析研究

概述独立分量分析的基本理论,总结三个等价目标函数:非高斯最大化、互信息最小、极大似然估计,总结三类常用优化方法:自适应法、固定点迭代法、Jacobi法。介绍含噪独立分量分析、欠定独立分量分析、核独立分量分析等新近的方法,简述独立分量分析的一些应用。     

基于电磁变换的电网谐波检测

通过对虚拟三相电机中合成磁势的理论推导,给出一种基于合成综合矢量特性实现的电网谐波检测新方法。该方法可以解决非正弦三相不平衡系统中电压和电流谐波分量和检测问题。理论推导与计算机仿真结果证明了新的有效性与正确性。     

关于煤矿电网谐波检测的研究

介绍了煤矿电网谐波的危害,通过仿真,验证了快速傅里叶变换（FFT）谐波检测方法可以有效检测出煤矿电网的谐波含量,并阐述了FFT测量谐波存在的误差及改进措施。