| 改进的ICA算法及其在fMRI信号上的应用 |
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| 引用本文： | 翁晓光,王惠南.改进的ICA算法及其在fMRI信号上的应用[J].华南理工大学学报(自然科学版),2009,37(5). |
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| 作者姓名： | 翁晓光 王惠南 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)，国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对目前广泛使用的两种独立成分分析(ICA)算法(fixed-point算法和infomax算法)在处理功能磁共振成像(fMRI)数据时速度较慢的特点,给出了独立成分分析的一个优化模型,在此基础上,提出了一种快速的牛顿型迭代算法.该算法采用修正后的牛顿迭代形式,使收敛速度达到三阶.将文中算法与其它两种算法应用于实际fMRI数据,实验结果表明,文中算法能够很好地分离出任务成分,同时大大减少了运算量,提高了运算速度,在处理大数据量的fMRI信号方面有明显的优势.
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| 关 键 词： | 独立成分分析 盲源分离 牛顿迭代法 功能磁共振成像 |
An Improved ICA Algorithm and Its Application to fMRI Signals |
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| Weng Xiao-guang,Wang Hui-nan.An Improved ICA Algorithm and Its Application to fMRI Signals[J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2009,37(5). |
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| Authors: | Weng Xiao-guang Wang Hui-nan |
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