基于信息理论准则的盲源分离方法 被引量：9

1

作者 刘琚 鲁子奕 +1 位作者 何振亚 梅良模 《应用科学学报》 CAS CSCD 1999年第2期156-162,共7页

根据统计独立的假设，利用概率密度函数的Ｅｄｇｅｗｏｒｔｈ展开，得出了基于互信息最小化的目标函数．该函数具有明确的物理意义，它的最小化可以使输出相互独立．仿真实验结果表明所提出的方法可较好地用于盲源分离问题．

关键词 互信息 独立信号 盲源分离 信号处理 信息论

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基于信息理论的舰船噪声盲分离算法 被引量：5

2

作者 张安清 章新华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期38-40,51,共4页

目前水声信号处理方法大多基于信号和环境的特定统计假设 ,使用限制较大。当模型假设不成立时 ,会严重影响信号处理效果。本文导出了基于信息理论的舰船噪声盲分离算法。该算法利用当信号相互独立时的信息理论特性 (互信息量最小或熵最... 目前水声信号处理方法大多基于信号和环境的特定统计假设 ,使用限制较大。当模型假设不成立时 ,会严重影响信号处理效果。本文导出了基于信息理论的舰船噪声盲分离算法。该算法利用当信号相互独立时的信息理论特性 (互信息量最小或熵最大 )作为分离准则 ,逐步学习确定分离矩阵。算法无需输入信号和混合矩阵的任何先验知识 ,实验仿真证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 信号处理 盲分离算法 噪声 信息论 传感器 舰船

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卷积混叠信号的最小互信息量盲分离算法 被引量：14

3

作者 谭丽丽 韦岗 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第10期49-55,共7页

本文提出了一种卷积混叠信号的盲分离算法。该算法利用当信号相互独立时互信息量最小的特性作为分离准则，应用随机梯度算法确定分离滤波器的系数，文中给出了详细的理论推导。理论分析及实验仿真证明了算法的有效性。

关键词 盲分离 熵 最小互信息量 盲解卷 信号处理

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相关机械振源的盲源分离方法 被引量：12

4

作者 周晓峰 杨世锡 甘春标 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第14期60-63,共4页

相关源不满足独立分量分析关于源的统计独立性假设,标准的独立分量分析方法无法准确分离相关机械振源信号。在相关振源信号的部分频带满足统计独立的假设前提下,提出了一种基于小波包分解的相关机械源盲源分离方法。该方法将观测信号用... 相关源不满足独立分量分析关于源的统计独立性假设,标准的独立分量分析方法无法准确分离相关机械振源信号。在相关振源信号的部分频带满足统计独立的假设前提下,提出了一种基于小波包分解的相关机械源盲源分离方法。该方法将观测信号用小波包分解成子带观测信号,根据互信息标准选择相关性较小的若干子带观测信号重构观测信号。通过重构的观测信号的独立分量分析估计分离矩阵,然后用该矩阵分离原始观测信号从而实现相关机械振源信号的分离。仿真试验验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 统计相关源 盲源分离 独立分量分析 小波包分解 互信息

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基于信息典型相关分析的盲源分离算法 被引量：4

5

作者 白志茂 黄高明 +1 位作者 徐琴珍 杨绿溪 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1093-1097,共5页

针对盲源分离问题,将互信息理论与典型相关分析理论相结合,提出了一种基于信息典型相关分析的盲源分离算法.该算法首先利用模式搜索法求解,得到混合信号向量的线性组合与混合信号向量延迟的线性组合之间互信息最大的信息典型向量,互信... 针对盲源分离问题,将互信息理论与典型相关分析理论相结合,提出了一种基于信息典型相关分析的盲源分离算法.该算法首先利用模式搜索法求解,得到混合信号向量的线性组合与混合信号向量延迟的线性组合之间互信息最大的信息典型向量,互信息计算中的概率密度函数由高斯核密度估计.然后,将信息典型向量依次与接收的混合信号数据阵相乘,完成对源信号的逐一抽取和分离.仿真实验结果表明,该算法不仅能有效分离包含超高斯信号成分的混合信号和包含亚高斯信号成分的混合信号,还能分离同时包含这2种成分的混合信号以及病态混合信号. 展开更多

关键词 盲源分离 互信息 信息典型相关分析

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基于互信息最小的非线性混合胎儿心电信号提取方法 被引量：8

6

作者 任东晓 叶茂 +1 位作者 殷英 朱远翔 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第7期680-685,共6页

胎儿心电信号提取具有重要的临床意义。目前大多数胎儿心电信号提取方法是基于线性瞬时混合模型,使用多路信号实现.本文基于更符合实际情况的非线性混合模型,使用两路心电信号,提出一种新颖的从母体腹部混合信号中提取胎儿心电信号方法... 胎儿心电信号提取具有重要的临床意义。目前大多数胎儿心电信号提取方法是基于线性瞬时混合模型,使用多路信号实现.本文基于更符合实际情况的非线性混合模型,使用两路心电信号,提出一种新颖的从母体腹部混合信号中提取胎儿心电信号方法。首先,在假定母体和胎儿两个心电信号相互独立的基础上,基于互信息最小原则,提出一种新的目标函数;然后,利用多层感知机拟合母体心电信号传导至腹部所经历的非线性变换,从而得到母体腹部混合信号中母体心电成分的最优估计;最后,从母体腹部混合信号中减去母体心电信号的最优估计,实现胎儿心电信号的成功提取。实验结果验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 盲信号分离 互信息 多层感知机 胎儿心电信号

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非线性盲源分离的原理及算法综述 被引量：6

7

作者 王法松 李宏伟 沈远彤 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第3期282-288,281,共8页

本文主要阐述了非线性盲源分离(BSS)/独立成分分析(ICA)模型的基本数学原理、分离算法、算法性能及其应用。首先对线性和非线性BSS/ICA的数学模型作了介绍,重点介绍了非线性BSS/ICA解的不确定性,然后在此基础上对近十年来出现的各种非线... 本文主要阐述了非线性盲源分离(BSS)/独立成分分析(ICA)模型的基本数学原理、分离算法、算法性能及其应用。首先对线性和非线性BSS/ICA的数学模型作了介绍,重点介绍了非线性BSS/ICA解的不确定性,然后在此基础上对近十年来出现的各种非线性BSS/ICA算法进行简单综述,着重分析了一类可解且应用比较广泛的非线性BSS/ICA模型-后非线性BSS/ICA模型及其分离算法。最后对非线性BSS/ICA存在的问题和发展趋势进行了总结。 展开更多

关键词 盲源分离 非线性 独立成分分析(ICA) 综述 分离算法 CA模型 BSS ICA算法 数学原理 算法性能 数学模型 不确定性 应用比较 发展趋势 重分析

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基于旋转变换的最小互信息量盲分离算法 被引量：15

8

作者 谢胜利 章晋龙 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期628-631,共4页

一种新的实时线性混叠信号盲分离算法在本文提出 .该算法先采取白化混叠信号将混叠矩阵转换为正交矩阵 ,然后基于QR分解理论 ,将混叠信号进行一系列初等旋转变换 ,并结合源信号相互独立时互信息量最小的特点 ,导出了一种新的自适应盲分... 一种新的实时线性混叠信号盲分离算法在本文提出 .该算法先采取白化混叠信号将混叠矩阵转换为正交矩阵 ,然后基于QR分解理论 ,将混叠信号进行一系列初等旋转变换 ,并结合源信号相互独立时互信息量最小的特点 ,导出了一种新的自适应盲分离算法 .该方法回避了目前基于信息理论方法中 (如Torkkola 1996 ;Pham 1999;Lee 2 0 0 0以及谭 2 0 0 0等 )对“ln|detw|”的复杂计算 .我们不仅给出了详细的理论证明 ,而且也进行了仿真试验 ,理论分析与仿真结果表明该算法减少了分离时间 ,并具有很好的分离效果 . 展开更多

关键词 旋转变换 最小互信息量 盲分离算法

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基于差分搜索的高光谱图像解混算法 被引量：5

9

作者 张立毅 刘静光 +2 位作者 陈雷 李锵 孙彦慧 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第10期3177-3180,共4页

针对高光谱图像解混问题进行研究,发现高光谱图像中各个端元的分布不完全独立,不能将盲源分离方法直接应用于高光谱图像解混。为此,提出了一种基于差分搜索的高光谱图像解混算法。该算法根据高光谱图像丰度非负和丰度和为一特性构造相... 针对高光谱图像解混问题进行研究,发现高光谱图像中各个端元的分布不完全独立,不能将盲源分离方法直接应用于高光谱图像解混。为此,提出了一种基于差分搜索的高光谱图像解混算法。该算法根据高光谱图像丰度非负和丰度和为一特性构造相应的约束项,与互信息相结合作为目标函数,利用差分搜索算法对该目标函数进行优化求解来实现高光谱图像解混。仿真数据和实际数据实验表明,该算法能够有效解决高光谱图像解混问题,与已有其他算法相比,能避免陷入局部极值,提高了图像解混的精度,并且针对不含纯像元的高光谱图像具有很好的解混效果。 展开更多

关键词 高光谱图像解混 差分搜索算法 盲源分离 丰度非负约束 丰度和为一约束 互信息

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基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法 被引量：5

10

作者 何海洋 罗志增 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第6期255-260,共6页

针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息... 针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息量作为指标,分析伪迹分离程度。与Extend Infomax、FastICA 2种常见盲源分离算法的对比结果表明,运用MILCA算法对脑电信号中的眼电及心电伪迹的分离结果最理想。 展开更多

关键词 脑电信号 盲源分离 K近邻 互信息 最小相依成分分析

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一类基于多变量密度估计的盲源分离方法 被引量：1

11

作者 何振亚 杨绿溪 +2 位作者 刘琚 鲁子奕 何晨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期345-353,共9页

该文给出了一类独立源信号盲分离的训练算法。该类算法都以测度概率密度函数的Kullback-Leibler距离作为目标函数,用来衡量源信号各分量的独立性。该文利用多变量概率密度估计技术和自然梯度优化算法,使目标函数最小化,得出了两种分离... 该文给出了一类独立源信号盲分离的训练算法。该类算法都以测度概率密度函数的Kullback-Leibler距离作为目标函数,用来衡量源信号各分量的独立性。该文利用多变量概率密度估计技术和自然梯度优化算法,使目标函数最小化,得出了两种分离算法。计算机仿真结果表明了算法的有效性。并与Infomax算法比较,性能较优。 展开更多

关键词 盲源分离 多变量密度估计 信号分析

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一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用 被引量：1

12

作者 孔薇 杨杰 周越 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1962-1965,1971,共5页

对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题,由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量,这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低.为此,本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为... 对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题,由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量,这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低.为此,本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件,并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布,提高了信号概率密度估计的精度;同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法,提高了算法的收敛速度.通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验,证明了此分离算法是有效的. 展开更多

关键词 盲信号分离 最大熵 最小互信息 高斯混合模型 船舶噪声 辐射噪声

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非线性盲源分离的多目标进化算法 被引量：2

13

作者 刘海林 谢胜利 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1576-1579,共4页

针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,求解其全局最优解非常困难的问题。设计了多目标进化算法来求解代价函数的全局最优解,提出了非线性盲源分离的多目标进化算法。该多目标进化算法根据带权极小极大策略构造了... 针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,求解其全局最优解非常困难的问题。设计了多目标进化算法来求解代价函数的全局最优解,提出了非线性盲源分离的多目标进化算法。该多目标进化算法根据带权极小极大策略构造了一个同进化代数有关的变适应值函数,使种群中的容许解逐渐增多和保持个体的多样性,避免算法陷于局部最优。数值仿真表明算法是有效的。 展开更多

关键词 非线性盲分离 多目标进化算法 全局最优化 最小互信息量

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基于最小互信息准则的盲源分离在齿轮箱故障诊断中的应用 被引量：1

14

作者 张永祥 明廷涛 王洪磊 《机械设计与制造》 北大核心 2006年第6期87-89,共3页

提出一种利用盲源分离技术对齿轮箱混合故障进行诊断的方法。该方法以最小互信息量为准则,采用自然梯度的自适应算法求解统计独立源信号的估计值,并根据分离信号的频谱成功地提取了混合故障的特征信息,有效地诊断出齿轮箱所处的故障状态。

关键词 齿轮箱 故障诊断 盲源分离 最小互信息 自然梯度

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未知源信号个数盲信号分离的半参数统计方法 被引量：1

15

作者 金海红 冶继民 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期844-848,852,共6页

将半参数统计模型引入源信号个数未知的盲分离中,给出了源信号个数(其值n不大于观测信号的个数m)未知,混合矩阵列满秩时,盲分离半参数统计模型的估计函数,得到了由此估计函数给出的半参数统计学习算法.由于分离模型的任一分离点都是该... 将半参数统计模型引入源信号个数未知的盲分离中,给出了源信号个数(其值n不大于观测信号的个数m)未知,混合矩阵列满秩时,盲分离半参数统计模型的估计函数,得到了由此估计函数给出的半参数统计学习算法.由于分离模型的任一分离点都是该算法的平衡点,比已有算法有更好收敛稳定性.通过计算机仿真验证了半参数统计学习算法的有效性和良好的收敛稳定性. 展开更多

关键词 半参数统计 源信号 盲信号分离 自然梯度 互信息 对比函数 估计函数

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基于最小互信息算法的跳频信号接收方法 被引量：1

16

作者 马明 蒋晓松 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期30-33,共4页

针对增大发射功率和自适应天线对于跳频系统抑制调频噪声干扰的局限,采用盲源分离理论,提出了基于最小互信息算法的跳频信号接收方法。该方法首先在射频利用盲源分离算法——最小互信息算法将跳频信号与噪声调频干扰分离开,然后对分离... 针对增大发射功率和自适应天线对于跳频系统抑制调频噪声干扰的局限,采用盲源分离理论,提出了基于最小互信息算法的跳频信号接收方法。该方法首先在射频利用盲源分离算法——最小互信息算法将跳频信号与噪声调频干扰分离开,然后对分离得到的跳频信号进行解跳,从而得到发射的信号。由计算机仿真表明,在相同的干扰强度下,与传统的接收方法相比,提出的接收方法具有更低的误码率和更强的抗干扰能力。 展开更多

关键词 互信息 盲源分离 跳频 调频干扰

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基于MISEP算法的瞬时混合模型非线性电路的信噪盲分离 被引量：1

17

作者 崔小乐 朱立文 李响 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1374-1382,共9页

针对非线性电路信噪分离问题,提出基于互信息的信噪盲分离算法,用以对非线性电路的测量信号进行补偿.首先面向瞬时混合模型下的非线性电路,将用于计算分离信号的模块与用于调整参数的模块进行反馈级联,构造多层感知机网络;然后采用含随... 针对非线性电路信噪分离问题,提出基于互信息的信噪盲分离算法,用以对非线性电路的测量信号进行补偿.首先面向瞬时混合模型下的非线性电路,将用于计算分离信号的模块与用于调整参数的模块进行反馈级联,构造多层感知机网络;然后采用含随机噪声的电路测量数据,以最小互信息为目标对该网络进行训练,直至代价函数值收敛于预设的误差范围;最后利用训练好的网络进行非线性电路盲源分离问题的解算.对前非线性电路、后非线性电路和单级放大器的实验结果表明,该算法分离出的信号和噪声在时域波形和功率谱特征方面均与输入相符. 展开更多

关键词 混合噪声 盲信号分离 MISEP 最小互信息 非线性电路

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改进的互信息最小化非线性盲源分离算法 被引量：1

18

作者 杨杰明 齐厚颖 《电测与仪表》 北大核心 2015年第9期66-69,共4页

提出了一种改进的互信息量最小化非线性盲源分离算法,改善了优化算法在串音误差方面大等的不足。该方法利用自然梯度优化算法来优化目标函数,避免了对矩阵的求逆计算,减少了计算时间。此外,在网络参数优化的过程中引入了扰动信号,提高... 提出了一种改进的互信息量最小化非线性盲源分离算法,改善了优化算法在串音误差方面大等的不足。该方法利用自然梯度优化算法来优化目标函数,避免了对矩阵的求逆计算,减少了计算时间。此外,在网络参数优化的过程中引入了扰动信号,提高了非线性盲源分离算法的寻优能力。实验结果表明改进的非线性盲源分离算法是有效的,而且相对传统的非线性盲源分离方法具有较小的误差。 展开更多

关键词 非线性盲源分离 互信息 自然梯度 扰动信号

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基于改进遗传算法的盲解卷积

19

作者 董姝敏 李尧 +1 位作者 刘洪波 乔双 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第5期1257-1260,共4页

针对时域盲解卷积存在求解变量多、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题进行了研究,提出一种防止遗传算法局部收敛的"监测策略",可以实时监控算法向全局最优解靠近的情况;同时对交叉概率、变异概率等关键技术进行相应设计,该... 针对时域盲解卷积存在求解变量多、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题进行了研究,提出一种防止遗传算法局部收敛的"监测策略",可以实时监控算法向全局最优解靠近的情况;同时对交叉概率、变异概率等关键技术进行相应设计,该算法能够自动跳出局部最优,快速地收敛于全局最优解。在概率密度估计的基础上,得到时域盲解卷积的基于最小互信息的分离准则。以此最小互信息准则确定遗传算法的寻优标准,快速地实现了时域盲解卷积。使用Matlab软件仿真验证了该时域盲解卷积算法的有效性。 展开更多

关键词 盲分离 盲卷积 遗传算法 最小互信息 概率密度估计

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基于神经网络的变速率非线性盲源分离ICA算法研究 被引量：2

20

作者 张天瑜 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2010年第5期105-109,共5页

基于神经网络的非线性盲源分离ICA算法是盲源信号处理的一个重要研究方向.传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法的学习速率是固定的,当系统的噪声和迭代误差较大时,迭代参数需要很长时间才能收敛,从而影响盲源分离的效果.根据信噪比和... 基于神经网络的非线性盲源分离ICA算法是盲源信号处理的一个重要研究方向.传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法的学习速率是固定的,当系统的噪声和迭代误差较大时,迭代参数需要很长时间才能收敛,从而影响盲源分离的效果.根据信噪比和迭代误差来调节学习速率,提出一种基于神经网络的变速率非线性盲源分离ICA算法,并将该算法应用于图像去噪中.仿真结果表明,与传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法相比,该算法具有更好的盲源分离效果. 展开更多

关键词 盲源信号处理 独立成分分析 学习速率 神经网络 最大互信息准则 图像去噪

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