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龙源期刊?/p>

 http://www.qikan.com.cn 

基于

FastICA

的盲源分离算法研?/p>

 

作者:谢志?/p>

 

吴德?/p>

 

来源:《数字技术与应用?/p>

2013

年第

06

?/p>

 

        

摘要?/p>

FICA

是一种非常有效的盲信号分离算法,该算法比批处理甚至自适应处理具有?/p>

快的收敛速度。本文介绍了一种以四阶累计量为判据的固定点算法。运?/p>

matlab

仿真,对?/p>

路不相关的源信号进行分离,仿真结果表明,该算法能有效的分离出四路源信号,获得了比?/p>

好的效果?/p>

 

        

关键词:盲分?/p>

 

独立分量分析

 

四阶累计?/p>

 

        

中图分类号:

TN911 

文献标识码:

A 

文章编号?/p>

1007-9416

?/p>

2013

?/p>

06-0140-02 

        1 

引言

 

        

独立分量分析?/p>

independent component analysis

?/p>

ICA

)是近年来发展起来的一种新的信?/p>

处理技术。基本的

ICA

是指从多个源信号的线性混合信号中分离出源信号的技术。除了已?/p>

源信号是统计独立外,无其他先验知识,

ICA

是伴随着盲信源问题而发展起来的,故又称盲分

离?/p>

 

        

在复杂的背景环境中所接收的信号往往是由不同信源产生的多路信号的混合信号?/p>

ICA

?/p>

法是基于信源之间的相互统计独立性。与传统的滤波方法和累加平均方法相比?/p>

ICA

在消除噪

声的同时,对其它信号的细节几乎没有破坏,且去噪性能也往往要比传统的滤波方法好很多?/p>

而且,与基于特征分析,如奇异值分解(

SVD

)、主成分分析?/p>

PCA

)等传统信号分离方法?/p>

比,

ICA

是基于高阶统计特性的分析方法。在很多应用中,对高阶统计特性的分析更符合实

际?/p>

 

        1997

年芬兰学?/p>

Aapo Hyvarinen

等人首先提出基于四阶累积量的固定点算法。其后,?/p>

1999

年又提出了进一步的改进

?/p>

基于负熵?/p>

ICA

固定点算法。在

2001

年的著作中他们又作了

进一步简化。由于这一算法比批处理甚至自适应处理,具有更快的收敛速度,因此又被称?/p>

?/p>

快?/p>

ICA

算法

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fast ICA

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FICA

)?/p>

 

        2 Fast ICA

的基本原?/p>

 

        2.1 

数学模型

 

        2.2 Fast ICA

算法简?/p>

 

        2.2.1 

四阶累计量判?/p>

 

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基于

FastICA

的盲源分离算法研?/p>

 

作者:谢志?/p>

 

吴德?/p>

 

来源:《数字技术与应用?/p>

2013

年第

06

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摘要?/p>

FICA

是一种非常有效的盲信号分离算法,该算法比批处理甚至自适应处理具有?/p>

快的收敛速度。本文介绍了一种以四阶累计量为判据的固定点算法。运?/p>

matlab

仿真,对?/p>

路不相关的源信号进行分离,仿真结果表明,该算法能有效的分离出四路源信号,获得了比?/p>

好的效果?/p>

 

        

关键词:盲分?/p>

 

独立分量分析

 

四阶累计?/p>

 

        

中图分类号:

TN911 

文献标识码:

A 

文章编号?/p>

1007-9416

?/p>

2013

?/p>

06-0140-02 

        1 

引言

 

        

独立分量分析?/p>

independent component analysis

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ICA

)是近年来发展起来的一种新的信?/p>

处理技术。基本的

ICA

是指从多个源信号的线性混合信号中分离出源信号的技术。除了已?/p>

源信号是统计独立外,无其他先验知识,

ICA

是伴随着盲信源问题而发展起来的,故又称盲分

离?/p>

 

        

在复杂的背景环境中所接收的信号往往是由不同信源产生的多路信号的混合信号?/p>

ICA

?/p>

法是基于信源之间的相互统计独立性。与传统的滤波方法和累加平均方法相比?/p>

ICA

在消除噪

声的同时,对其它信号的细节几乎没有破坏,且去噪性能也往往要比传统的滤波方法好很多?/p>

而且,与基于特征分析,如奇异值分解(

SVD

)、主成分分析?/p>

PCA

)等传统信号分离方法?/p>

比,

ICA

是基于高阶统计特性的分析方法。在很多应用中,对高阶统计特性的分析更符合实

际?/p>

 

        1997

年芬兰学?/p>

Aapo Hyvarinen

等人首先提出基于四阶累积量的固定点算法。其后,?/p>

1999

年又提出了进一步的改进

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基于负熵?/p>

ICA

固定点算法。在

2001

年的著作中他们又作了

进一步简化。由于这一算法比批处理甚至自适应处理,具有更快的收敛速度,因此又被称?/p>

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快?/p>

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算法

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FastICA

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作者:谢志?/p>

 

吴德?/p>

 

来源:《数字技术与应用?/p>

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年第

06

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摘要?/p>

FICA

是一种非常有效的盲信号分离算法,该算法比批处理甚至自适应处理具有?/p>

快的收敛速度。本文介绍了一种以四阶累计量为判据的固定点算法。运?/p>

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路不相关的源信号进行分离,仿真结果表明,该算法能有效的分离出四路源信号,获得了比?/p>

好的效果?/p>

 

        

关键词:盲分?/p>

 

独立分量分析

 

四阶累计?/p>

 

        

中图分类号:

TN911 

文献标识码:

A 

文章编号?/p>

1007-9416

?/p>

2013

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06-0140-02 

        1 

引言

 

        

独立分量分析?/p>

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ICA

)是近年来发展起来的一种新的信?/p>

处理技术。基本的

ICA

是指从多个源信号的线性混合信号中分离出源信号的技术。除了已?/p>

源信号是统计独立外,无其他先验知识,

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是伴随着盲信源问题而发展起来的,故又称盲分

离?/p>

 

        

在复杂的背景环境中所接收的信号往往是由不同信源产生的多路信号的混合信号?/p>

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法是基于信源之间的相互统计独立性。与传统的滤波方法和累加平均方法相比?/p>

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在消除噪

声的同时,对其它信号的细节几乎没有破坏,且去噪性能也往往要比传统的滤波方法好很多?/p>

而且,与基于特征分析,如奇异值分解(

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)、主成分分析?/p>

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)等传统信号分离方法?/p>

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是基于高阶统计特性的分析方法。在很多应用中,对高阶统计特性的分析更符合实

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年芬兰学?/p>

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等人首先提出基于四阶累积量的固定点算法。其后,?/p>

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FastICA

的盲源分离算法研?/p>

 

作者:谢志?/p>

 

吴德?/p>

 

来源:《数字技术与应用?/p>

2013

年第

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摘要?/p>

FICA

是一种非常有效的盲信号分离算法,该算法比批处理甚至自适应处理具有?/p>

快的收敛速度。本文介绍了一种以四阶累计量为判据的固定点算法。运?/p>

matlab

仿真,对?/p>

路不相关的源信号进行分离,仿真结果表明,该算法能有效的分离出四路源信号,获得了比?/p>

好的效果?/p>

 

        

关键词:盲分?/p>

 

独立分量分析

 

四阶累计?/p>

 

        

中图分类号:

TN911 

文献标识码:

A 

文章编号?/p>

1007-9416

?/p>

2013

?/p>

06-0140-02 

        1 

引言

 

        

独立分量分析?/p>

independent component analysis

?/p>

ICA

)是近年来发展起来的一种新的信?/p>

处理技术。基本的

ICA

是指从多个源信号的线性混合信号中分离出源信号的技术。除了已?/p>

源信号是统计独立外,无其他先验知识,

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是伴随着盲信源问题而发展起来的,故又称盲分

离?/p>

 

        

在复杂的背景环境中所接收的信号往往是由不同信源产生的多路信号的混合信号?/p>

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法是基于信源之间的相互统计独立性。与传统的滤波方法和累加平均方法相比?/p>

ICA

在消除噪

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而且,与基于特征分析,如奇异值分解(

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是基于高阶统计特性的分析方法。在很多应用中,对高阶统计特性的分析更符合实

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        1997

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1999

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基于负熵?/p>

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2001

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进一步简化。由于这一算法比批处理甚至自适应处理,具有更快的收敛速度,因此又被称?/p>

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算法

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        2 Fast ICA

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        2.1 

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        2.2 Fast ICA

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