基于EMD改进算法的欠定混合盲分离

为改善拟合效果,针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法存在的端点效应,提出一种改进的EMD算法——端点极值延拓方法.利用改进的EMD算法对观测信号进行分解,将分解分量连同之前的观测信号构成新的观测信号,从而将欠定情况转化为超定情况,最后利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)算法得到源信号的估计.通过仿真实验对比,证明了本文算法的有效性.     

基于ICA的工业过程监控方法及其在TEP中的应用

针对工业过程的监控,论文采用独立分量分析(ICA)方法提取过程的独立分量,并把正常工况下的独立分量构成特征子空间,将待监测的数据投影到该子空间,提出以投影系数的变化作为监控指标的监控方法.仿真应用表明独立分量分析能够提取有效的TEP状态特征,监控指标可以有效的对系统进行监控.     

超高斯和亚高斯混合信号的盲分离算法研究

基于超高斯与亚高斯混合信号模型,提出一种新的信号即时混合盲分离算法,改进了Bell信息传输最大化盲分离准则,选择了两个固定的非线性函数近似超高斯与亚高斯信号的概率密度函数。实验表明,与参数方法比较,减少了复杂性和计算量,可以有效对各种源信号的线性即时混合进行分离。     

基于ICA与MUSIC相结合的未知源数目DOA估计算法

从阵列入射信号具有统计独立和空域独立这两个方面出发,利用ICA和MUSIC算法相结合,进行未知源信号数目的DOA估计,在算法迭代的过程中,得到源信号数目的同时也得到了源信号的DOA．通过仿真实验表明,该算法能对未知源数目的信号进行DOA估计,并且在低信噪比和存在弱信号的情况下仍然有效．     

基于JADE算法的数据库公开水印算法的研究

数据库技术具有广阔的应用,数据库水印就成为一个研究热点。提出一种基于独立分量分析(ICA)的公开数据库水印方法。其思想是:首先对水印图像经过ICA处理得出若干个独立分量水印,利用迭代混合的方法嵌入水印,再利用盲源JADE算法提取水印,达到用较少的载体代价就可以嵌入水印信息的目的。理论分析和仿真实验结果表明该算法是有效的。     

SVAR-GARCH模型的多元波动率估计

考虑SVAR GARCH模型的多元波动率, 提出一种估计波动率的新方法. 先利用独立成分分析技术求解因果结构和统计独立的误差项, 建立残差项条件协方差阵与误差项条件协方差阵的关系, 然后利用单变量GARCH模型的估计结果和识别的因果结构, 估计多变量GARCH模型的条件波动的脉冲响应方法, 实现多元波动率的估计, 该方法可有效减少估计参数. 实验结果表明, 新方法估计的波动率与能源期货市场的规律相符.     

基于ICA-LSSVM的铜萃取混合模型

由于湿法冶金萃取生产过程中组分的质量浓度在线检测极其困难，因此提出了一种结合独立成分分析与支持向量机的数据建模方法，建立了铜萃取过程组分的质量浓度预测模型.首先利用独立成分分析方法对现场数据进行预处理，然后利用支持向量机建立分配比模型对预测模型中的必要参数进行辨识，从而增强了铜萃取过程组分质量浓度预测模型的准确性.通过萃余液铜质量浓度和反萃余液铜质量浓度的实验证明了该模型更有效、更精确，为进一步控制管理提供了理论基础.     

基于遗传算法优化独立分量分析

本文主要结合遗传算法全局收敛的特点优化独立分量分析,通过实验表明该算法有良好的算法性能和分离效果．     

SVAR-GARCH模型的多元波动率估计

考虑SVAR GARCH模型的多元波动率, 提出一种估计波动率的新方法. 先利用独立成分分析技术求解因果结构和统计独立的误差项, 建立残差项条件协方差阵与误差项条件协方差阵的关系, 然后利用单变量GARCH模型的估计结果和识别的因果结构, 估计多变量GARCH模型的条件波动的脉冲响应方法, 实现多元波动率的估计, 该方法可有效减少估计参数. 实验结果表明, 新方法估计的波动率与能源期货市场的规律相符.     

ICA特征提取技术在背景噪声建模与分析中的应用

应用infomax学习规则对船舶辐射噪声信号进行独立成分分析(ICA)特征提取,并证明了ICA变换能增强信号的非高斯性.在此基础上,根据稀疏编码的特性,利用阈值化的方法将船舶辐射噪声信号有效去噪.通过对含有海洋环境噪声的船舶辐射噪声信号的去噪实验,证明了本方法的有效性,并且去噪结果明显优于传统的几种去噪方法.