基于ICA的自适应图像融合技术

将图像融合分成两个过程,即训练过程和融合过程。在训练过程中,将二维图像信息转换为一维信息,然后进行独立分量分析（Independent Component Correlation Algorithm,ICA）的分解,从而得到分离矩阵和融合矩阵。融合过程中采用自适应算法对训练过程中分离系数进行处理,得到新的融合系数。利用新的融合系数通过融合矩阵来恢复图像。     

大轴圆度误差分离的独立分量分析方法

文章介绍独立分量分析的基本理论和算法,提出在大轴圆度误差的三点法测量中应用独立分量分析进行误差分离,可降低对测量系统结构精度、测头布置及测头间夹角精度的要求。采用基于负熵的独立性判决准则的FastICA算法,对三点法测量模型进行仿真,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、实用及高效。     

基于EMD的ICA语音增强

传统ICA方法是将所有源信号都从混合信号中都提取出来,而参考独立分量分析(ICA-R)通过将一些先验信息引入到ICA学习算法中,从混合信号中仅提取期望源信号.本文为了从混合语音信号中提取出期望的语音信号,采取的是基于经验模态分解(EMD)方法来获取功率谱包络作为参考信号,继而把参考信号运用到ICA－R算法中,达到语音增强的目的.计算机仿真和性能分析结果表明,此方法在有噪声干扰的情况下达到语音增强的目的.     

基于FastICA的电流传感器相位差测量方法

电流传感器的相位差易受环境的影响,为提高电力绝缘在线监测系统的可靠性和准确度,文中提出了一种在线监测电流传感器相位差的测量方法. 该方法引入独立分量分析（independent component analysis,ICA）对电流传感器的输出信号进行分离. 给出一种补偿观测信号与源分量数目的方法,建立ICA 的数学模型. 针对FastICA 算法每次分离结果误差不同的局限性,用一个关于混合矩阵的评价函数选取多次分离结果中相位测量误差较小的结果. 实验结果显示：对于信噪比为10.9 dB 的信号,评价函数能使相位测量误差小于0.06± 的样本接受率从51.4% 提高到81%.     

基于希尔伯特-黄变换的小鼠脑电信号相关性分析

研究了小鼠脑电信号的分离问题。由于小鼠脑电信号是由多种不同波段的信号混迭而成的,且不同波段的信号是非平稳、能量差距很大的随机信号,因此对这些脑电信号的分离非常困难。先使用主成分分析(PCA)方法将信号的主要成分提取出来,然后再使用独立成分分析(ICA)在频域上对脑电信号进行分离。接着对分离的脑电信号δ波进行希尔伯特-黄变换。利用希尔伯特谱得到信号的瞬时频率信息,发现δ波的瞬时频率在某些时刻相对于其他时刻非常大。将这些瞬时频率出现异常的时刻,与呼吸信号的波峰出现的时刻进行相关性分析,得出呼吸信号与脑电信号中的δ波显著相关。     

圆形传感器阵列多运动声源二维波达方向估计

针对超定条件下多运动声源目标二维波达方向角估计中,传统的波束形成法、MUSIC法等不能分辨临近目标、需要设置立体传感器阵列等问题,提出了基于圆形传感器阵列的独立分量分析算法。算法结合完全正交分解和GIVENS旋转实现数据的在线预白化并更新,采用向量来表示传感器和运动目标的方位角,通过结合独立分量分析算法和波束形成法,间接估计出了运动源的二维方向角,最后进行了数值模拟实验并与传统MUSIC方法进行比较。结果表明,该方法能够准确地探测和识别多运动声源目标的数目并估计其二维波达方向,为智能地雷目标探测提供了新方法。     

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.     

独立分量分析的一种剖析方法及其搜索算法

给出了独立分量分析(ICA)问题可解性的一种直观解释,并设计了直接的搜索算法.首先通过分析二维ICA问题,将输出信号分量的峰度作为ICA最优化问题的目标函数,分析了目标函数的波形随源信号之间耦合程度不同而变化的规律,以直观的图示解释了最大化输出信号非高斯性的ICA准则,且具有严格的数学意义.通过4点比较,将目标函数定位于某确定子区间,在读子区间上,目标函数是单峰函数,峰值点为全局极大值点,且为ICA问题的解.用快速搜索法进行了ICA求解,并将算法推广到多维ICA问题的求解.对算法进行了双通道图像分离、多通道语音分离的数值实验.     

一种基于非参数似然比准则的ICA盲检测算法

为抑制CDMA系统中的多址干扰,提出一种基于非参数似然比准则的ICA盲检测算法.该算法直接由观测信号样本出发,使用核函数估计分离信号的概率密度函数,并结合梯度下降法和似然比准则进行目标用户的信号检测.计算机仿真及与其他算法的比较表明,该算法抑制多址干扰的能力介于FastICA检测和最小均方误差(MMSE)检测之间.     

采用独立分量分析方法消除信号中的工频干扰

工频干扰的消除是微弱信号采集中的一项重要技术,传统方法是采用陷波滤波器或自适应滤波,论文则提出了用独立分量分析（ICA）进行生物医学信号中工频干扰消除的新方法,在简要介绍了独立分量分析的基本理论及算法的基础上,根据三种不同的实际情况,详细讨论了利用独立分量分析进行工频干扰消除的方法与步骤,并给出了实验结果。