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题名小波空域相关ICA跳频信号盲分离算法
被引量：1
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作者
杜纯
周薇
高健
茹乐
孙毅
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机构
空军工程大学工程学院
长沙大学电子与通信工程系
空军驻成都飞机工业公司军事代表室
空军驻上海胶带股份有限公司军事代表室
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出处
《电讯技术》
北大核心
2010年第9期36-40,共5页
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文摘
提出了一种小波变换空域相关的信息极大化独立分量分析(ICA)超分离方法,并将其应用于多跳频信号的盲分离和参数估计中。理论分析及仿真结果表明,空域相关的ICA方法相对传统的ICA方法可较好地用于多跳频混合信号的分离与参数估计,且具有更快的收敛速度、无需多导信号即可求出解混矩阵、抗噪能力强等优点。
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关键词
跳频通信
小波空域相关
独立分量分析
信息极大化算法
小波变换
盲分离
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Keywords
FH communication
spatial-correlation
independent component analysis （ICA）
info-max algorithm
wavelet transform
blind separation
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于Infomax的偏亚高斯信号盲源分离算法
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作者
王振纬
许刚
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机构
解放军陆军军官学院基础部数学教研室
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出处
《兵工自动化》
2016年第5期26-28,共3页
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基金
2012装备预研基金(914A17050312JB91202)
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文摘
针对独立分量分析(ICA)算法在实际应用中会出现混合信号的分离而导致伪解的问题,提出一种有效分离的有偏亚高斯信号信息极大化(information maximization,Infomax)算法。介绍了ICA和Infomax算法的基本原理,采用Infomax算法,从语音信号中分离出话音信号,使修改后的模型能较好地逼近非对称分布的源信号,并通过仿真实验进行验证。实验结果证明:该算法具有可逼近非对称的亚高斯源信号,能够获得较好的分离质量和收敛速度。
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关键词
信息极大化算法
偏亚高斯信号
渐进稳定性
峰度
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Keywords
information maximization algorithm
sub-Gaussian signals
asymptotic stability
kurtosis
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名脑图像数据中的独立分量分析方法
被引量：2
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作者
马斌
陈俊杰
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机构
山西中医学院医药管理学院
太原理工大学计算机与软件学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第3期205-207,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目"基于fMRI的个性化图像情感标注及其本体库研究"(60970059)
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文摘
针对脑功能磁共振成像在处理数据时空间维数较大的问题,提出一种空间独立分量分析(ICA)方法。研究空间ICA方法的基本模型结构和空间ICA的3种常见算法,即Infomax算法、Fixed-Point算法和Orth-Infomax算法。设计中文词义辨别实验,并使用线性相关方法进行算法比较。实验结果表明,与Infomax算法、Fixed-Point算法相比,Orth-Infomax算法任务相关分量的时间序列与参考函数的平均相关系数最大,具有较高的求解质量和求解效率,能够有效处理脑功能磁共振成像系统中存在的大量数据。
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关键词
脑功能磁共振成像
独立分量分析
一致任务相关成分
正交信息极大化算法
源信号
线性相关
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Keywords
brain functional Magnetic Resonance Imaging（fMRI）
Independent Component Analysis（ICA）
consistently task-relatedcomponent
Orth-Infomax algorithm
source signal
linear correlation
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分类号
TP393.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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