本文關(guān)鍵詞：一種參考獨立成分分析算法在弱信號提取中的應用

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【摘要】：獨立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是解決盲源分離問題十分有效的方法。特別是FastICA算法,它以中心極限定理為出發(fā)點,采用定點迭代的優(yōu)化算法,收斂快速、穩(wěn)健。但是在提取弱信號時,由于中心極限定理不再嚴格成立,FastICA算法也不再適用。因此從理論和實驗兩個方面著手驗證了這個觀點,并針對弱信號提取問題提出新的解決思路:在FastICA算法的基礎(chǔ)上,引入源信號的部分先驗信息作為約束,即參考獨立成分分析(Independent Component Analysis with Reference,ICA-R)。若已知源信號的部分功率譜,結(jié)合加權(quán)范數(shù)最小化信號外推算法的思想,建立接近性度量,以約束的形式融入FastICA算法中,從而分離出要求的弱信號。實驗結(jié)果表明,不管是對模擬信號還是真實的腦電信號,該算法都是有效的。
【作者單位】： 南京工業(yè)大學電子與信息工程學院;南京工業(yè)大學理學院;
【關(guān)鍵詞】： 弱信號提取 FastICA算法 中心極限定理 參考獨立成分分析 加權(quán)范數(shù)最小化
【基金】：江蘇省自然科學基金(BK2011238) 南京氣象雷達開放實驗室研究基金(BJG201103)資助
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 到稿日期:2015-04-27返修日期:2015-07-27本文受江蘇省自然科學基金(BK2011238),南京氣象雷達開放實驗室研究基金(BJG201103)資助。1引言盲源分離(Blind Sources Separation,BBS)算法是信號處理領(lǐng)域一種強有力的技術(shù),是指僅根據(jù)觀測信號來分離源信號的過程。而獨立成分分析(In

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