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利用独立分量分析法去除地震噪声 被引量:28
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作者 吕文彪 尹成 +2 位作者 张白林 田继东 李大卫 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期132-136,共5页
独立分量分析(ICA)作为盲源分离(BSS)的一种新方法,是分解观测数据中独立信息的有力工具。以往的ICA算法一般假设噪声可以忽略不计,而实际的观测数据中又常常包含一些加性噪声。对于加性噪声的影响不能忽略的情况下,改进的ICA算法首先... 独立分量分析(ICA)作为盲源分离(BSS)的一种新方法,是分解观测数据中独立信息的有力工具。以往的ICA算法一般假设噪声可以忽略不计,而实际的观测数据中又常常包含一些加性噪声。对于加性噪声的影响不能忽略的情况下,改进的ICA算法首先利用非零时间滞后协方差,应用两步特征值分解法(EVD)可成功地去除部分加性噪声的影响;再利用ICA算法就能更好地分离出原信号。本文通过对地震理论模型和实际资料的试验,说明改进的ICA算法能够有效地克服加性噪声对常规ICA算法的影响,能够分离出地震资料中的有效信号,从而实现利用独立分量分析压制地震资料噪声的目的。 展开更多
关键词 独立分量分析 盲源分离 特征值分解 加性噪声 负熵
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基于独立分量分析及小波变换的内燃机辐射噪声盲源分离和识别 被引量:21
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作者 王霞 刘昌文 +2 位作者 毕凤荣 杜宪峰 邵康 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期166-171,共6页
为了分离和识别内燃机噪声源,结合独立分量分析和小波变换技术对内燃机辐射噪声信号进行了盲源分离和声源识别的研究.根据独立分量分析的基本原理,采用基于负熵极大的FastICA算法对4缸柴油机的辐射噪声信号进行了盲源分离,将噪声信号分... 为了分离和识别内燃机噪声源,结合独立分量分析和小波变换技术对内燃机辐射噪声信号进行了盲源分离和声源识别的研究.根据独立分量分析的基本原理,采用基于负熵极大的FastICA算法对4缸柴油机的辐射噪声信号进行了盲源分离,将噪声信号分解成一系列独立分量.采用快速傅里叶变换和小波变换技术对各个独立分量进行了分析,结合时频分析的结果和内燃机各噪声源信号的频谱结构,确定了分离得到的各独立分量与内燃机不同噪声源的对应关系.研究结果表明:这些独立分量分别对应着柴油机的燃烧噪声、活塞敲击噪声、正时齿轮噪声及排气辐射噪声等噪声源. 展开更多
关键词 内燃机 盲源分离 噪声识别 独立分量分析 小波变换
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基于独立分量分析的噪声消除技术研究 被引量:31
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作者 焦卫东 杨世锡 吴昭同 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期872-876,930,共6页
为了消除观测信号中的噪声,利用独立分量分析的冗余取消特性,提出一种新的信号消噪方法.引入虚拟噪声分量对观测信号进行扩展,将一维带噪观测信号变换为多维虚拟观测信号.利用高阶累积量,对扩展的多维加噪观测信号进行盲源分离,得到源... 为了消除观测信号中的噪声,利用独立分量分析的冗余取消特性,提出一种新的信号消噪方法.引入虚拟噪声分量对观测信号进行扩展,将一维带噪观测信号变换为多维虚拟观测信号.利用高阶累积量,对扩展的多维加噪观测信号进行盲源分离,得到源观测信号,从而实现噪声的有效消除.进行仿真研究以及转子实验台的松动故障振动信号的实验研究,结果证明了这种消噪方法在消除各类加性噪声的有效性.该方法不需要大量的观测样本,无需观测信号为确定性信号的前提假设,实现了对单个观测样本的实时消噪处理. 展开更多
关键词 独立分量分析 盲源分离 冗余取消 加性高斯白噪声
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基于独立分量分析算法的医疗电子设备辐射电磁干扰EMI噪声分析方法 被引量:10
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作者 赵阳 夏欢 +2 位作者 邱晓晖 宋百通 陈雪丽 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第17期180-190,共11页
针对多辐射源医疗电子设备的辐射EMI噪声,提出了基于独立分量分析算法的分析方法。采用独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)算法处理医疗电子设备中多辐射源叠加的近场辐射时域信号,得到多个独立的共模/差模辐射源,找出... 针对多辐射源医疗电子设备的辐射EMI噪声,提出了基于独立分量分析算法的分析方法。采用独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)算法处理医疗电子设备中多辐射源叠加的近场辐射时域信号,得到多个独立的共模/差模辐射源,找出引起辐射噪声超标的源头,即可对该元器件实施针对性的整改措施。相较于目前的多辐射源分析方法,此方法能更准确快速地找出症结所在,较为容易操作和实现。采用双共模混合源、双差模混合源和共差模混合源3种模型进行实验,结果验证了该方法的可行性,最后将此方法应用于医疗电子设备,其结果成功验证了该方法的有效性,此项研究对今后的复杂电子设备溯源方法和多辐射源整改有积极参考意义。 展开更多
关键词 独立分量分析 辐射噪声 电磁干扰 分析方法
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基于独立分量分析的内燃机噪声信号分离 被引量:12
5
作者 刘月辉 张俊红 郝志勇 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期63-66,共4页
采用独立分量分析的方法对内燃机的噪声信号进行了研究。首先对独立分量分析的基本原理进行了简要的叙述,在FastICA算法的基础上建立了内燃机噪声的独立分量分析模型,并编制了相应的计算程序。以某四缸柴油机为研究对象测量了不同工况... 采用独立分量分析的方法对内燃机的噪声信号进行了研究。首先对独立分量分析的基本原理进行了简要的叙述,在FastICA算法的基础上建立了内燃机噪声的独立分量分析模型,并编制了相应的计算程序。以某四缸柴油机为研究对象测量了不同工况下的噪声信号,计算了这些噪声信号的统计峰度,确认其为非高斯信号,满足独立分量分析的基本要求。然后对测得的柴油机噪声信号进行了独立分量分析,将其分解为一系列不同的独立分量。为了了解各独立分量的时频分布,用小波变换的方法对它们进行分析,分析结果表明,这些不同的独立分量对应着不同的内燃机噪声源信号。 展开更多
关键词 内燃机 噪声 独立分量分析 小波分析
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内燃机噪声信号的独立分量分析 被引量:11
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作者 金岩 郝志勇 杨陈 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期81-83,共3页
叙述了独立分量分析(ICA)的基本原理,分析了运用独立分量分析技术分析内燃机噪声信号的几个基本问题。单缸柴油机噪声信号峰度值的统计规律表明噪声信号满足ICA的基本要求。运用FastICA算法对某单缸机的噪声信号进行了分析,将噪声信号... 叙述了独立分量分析(ICA)的基本原理,分析了运用独立分量分析技术分析内燃机噪声信号的几个基本问题。单缸柴油机噪声信号峰度值的统计规律表明噪声信号满足ICA的基本要求。运用FastICA算法对某单缸机的噪声信号进行了分析,将噪声信号分解成一系列的分量。运用傅立叶变换和小波分析技术对不同的分量进行了分析,结合时频分析的结果和内燃机噪声辐射的机理确定了不同的分量与内燃机不同的噪声源相对应。 展开更多
关键词 内燃机 噪声 独立分量分析 小波分析
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基于独立分量分析和时频分析的柴油机燃烧噪声研究Ⅰ:燃烧噪声分析 被引量:4
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作者 王平 宋希庚 +4 位作者 薛冬新 唐斌 石磊 丁春雨 胡朝阳 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期352-358,共7页
燃烧噪声是柴油机最主要的噪声源之一,重点研究基于独立分量分析的燃烧噪声分离。首先针对柴油机噪声成分的复杂性,应用FastICA方法从噪声测试信号中分离了源信号分量,应用峭度检验了柴油机噪声信号的非Gauss性。根据时间信息识别了燃... 燃烧噪声是柴油机最主要的噪声源之一,重点研究基于独立分量分析的燃烧噪声分离。首先针对柴油机噪声成分的复杂性,应用FastICA方法从噪声测试信号中分离了源信号分量,应用峭度检验了柴油机噪声信号的非Gauss性。根据时间信息识别了燃烧噪声和喷油噪声等独立分量。其次针对噪声信号的非平稳性,研究基于小波尺度谱噪声分量的时频特征分析。针对试验工况下的独立噪声分量,应用Morlet小波尺度谱在时频联合域内提取了各噪声分量的时频特征。 展开更多
关键词 柴油机 燃烧噪声 独立分量分析 非平稳
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独立分量分析在内燃机噪声信号分离中的应用 被引量:9
8
作者 葛楠 刘月辉 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期454-457,共4页
采用独立分量分析的方法进行了内燃机噪声信号分离的研究.建立了基于FastICA算法的常规内燃机噪声独立分量分析模型,为了减少所需传声器个数,在此基础上应用了时序独立分量分析模型.以某四缸柴油机为研究对象,测量了不同工况下的噪声... 采用独立分量分析的方法进行了内燃机噪声信号分离的研究.建立了基于FastICA算法的常规内燃机噪声独立分量分析模型,为了减少所需传声器个数,在此基础上应用了时序独立分量分析模型.以某四缸柴油机为研究对象,测量了不同工况下的噪声信号,计算了这些噪声信号的统计峰度,确认其为非高斯信号,满足独立分量分析的基本要求.对测得的柴油机噪声信号进行了时序独立分量分析,将其分解为一系列不同的独立分量.采用小波变换的方法对它们进行分析,得到了各独立分量的时频分布,研究结果表明,这些独立分量对应着不同的内燃机噪声源信号. 展开更多
关键词 内燃机 噪声 独立分量分析 小波分析
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基于独立分量分析基的地震随机噪声压制 被引量:8
9
作者 孙成禹 邵婕 +1 位作者 蓝阳 唐杰 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期196-204,共9页
传统的独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)去噪方法假设地震记录的相邻道含有相同的随机噪声,仅适用于同相轴较平的地震记录,去噪效果并不显著。为了改善ICA方法对高斯随机噪声的压制效果,首先通过构造度量数据非高斯性... 传统的独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)去噪方法假设地震记录的相邻道含有相同的随机噪声,仅适用于同相轴较平的地震记录,去噪效果并不显著。为了改善ICA方法对高斯随机噪声的压制效果,首先通过构造度量数据非高斯性的目标函数求取地震数据的ICA基,将数据转换至ICA域;然后通过贝叶斯方法构造出满足非高斯分布的阈值函数,进行阈值法去噪处理。为了满足独立分量分析的假设条件,将地震数据进行分块处理,并假设每个数据块与整体的数据含有相似的数据结构。理论模型及实际资料试算结果表明,该方法可以有效地压制剖面中的高斯随机噪声,对含复杂界面的数据也十分有效,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 独立分量分析 ICA基 高斯随机噪声压制 贝叶斯阈值函数
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基于独立分量分析的动车组模型噪声分离 被引量:4
10
作者 同晓雅 陈春俊 +1 位作者 张振 杨劼立 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第6期153-156,162,共5页
研究表明高速列车的噪声由多种因素混合而成,有效的分离出各种噪声对列车的减振降噪具有重要意义.针对动车组模型试验提出一种适用于分离试验段观测噪声的盲源分离方法.对观测噪声进行EEMD分解,使单通道欠定问题转化为正定问题;利用主... 研究表明高速列车的噪声由多种因素混合而成,有效的分离出各种噪声对列车的减振降噪具有重要意义.针对动车组模型试验提出一种适用于分离试验段观测噪声的盲源分离方法.对观测噪声进行EEMD分解,使单通道欠定问题转化为正定问题;利用主成分分析进行源信号数目的估计,提出利用至少包含源信号信息90%的主成分重构观测信号;对重构的观测信号利用独立分量分析进行分离.仿真实验说明该方法可有效的分离出源信号.在动车组模型风洞试验中,试验段传声器的观测信号主要是由气动噪声和风机振动噪声混合而成,所估计的源信号数目与试验条件一致.分离出的气动噪声和风机振动噪声源信号与原始源信号的主要频率一致,相关系数都大于0.65,属于强相关,说明了该方法对动车组模型试验噪声分离的有效性. 展开更多
关键词 动车组模型 EEMD 主成分分析 独立分量分析 噪声分离
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基于独立分量分析方法的柴油机噪声分离研究 被引量:2
11
作者 姜男 薛冬新 +1 位作者 宋希庚 唐斌 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2010年第5期141-144,共4页
介绍了独立分量分析方法的基本原理及其在柴油机噪声分离领域中的应用,分析了处理工程技术问题的FastICA算法。以6106型柴油机为研究对象,按国标要求采用九点法对某个含有预喷射工况的噪声信号进行采集,应用独立分量分析方法对测量信号... 介绍了独立分量分析方法的基本原理及其在柴油机噪声分离领域中的应用,分析了处理工程技术问题的FastICA算法。以6106型柴油机为研究对象,按国标要求采用九点法对某个含有预喷射工况的噪声信号进行采集,应用独立分量分析方法对测量信号进行分析。结果表明,相互独立的3个分离分量分属于活塞侧向敲击噪声、预喷射噪声和燃烧噪声。 展开更多
关键词 声学 柴油机 独立分量分析 噪声分离 FASTICA
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基于小波变换和独立分量分析的含噪混叠语音盲分离 被引量:14
12
作者 赵彩华 刘琚 +1 位作者 孙建德 闫华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1565-1568,共4页
含噪混叠语音的分离是语音信号处理中的重要研究问题。该文针对语音信号的非平稳特性与不同语音源之间的相互独立性,提出用小波变换与独立分量分析相结合的方法来进行分离。首先利用小波变换分别对各含噪混叠语音进行消噪,然后用独立分... 含噪混叠语音的分离是语音信号处理中的重要研究问题。该文针对语音信号的非平稳特性与不同语音源之间的相互独立性,提出用小波变换与独立分量分析相结合的方法来进行分离。首先利用小波变换分别对各含噪混叠语音进行消噪,然后用独立分量分析的方法对消噪后的混叠信号进行分离,最后进一步对分离信号作矢量归一和再消噪处理,得到各个语音源信号的最终估计。仿真结果表明这种方法取得了很好的分离效果。 展开更多
关键词 语音分离 小波变换 独立分量分析 噪声消除
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基于二维小波变换和独立分量分析的SAR图像去噪方法 被引量:8
13
作者 卢晓光 韩萍 +1 位作者 吴仁彪 刘瑞华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期1052-1055,共4页
该文给出了一种基于离散小波变换和独立分量分析的SAR图像斑点噪声抑制方法。首先利用小波变换对图像进行分解,然后将分解出的各部分子图像分别进行独立分量分析,提取出相应的独立源,去除噪声分量,最后依次进行ICA重构和小波重构。该文... 该文给出了一种基于离散小波变换和独立分量分析的SAR图像斑点噪声抑制方法。首先利用小波变换对图像进行分解,然后将分解出的各部分子图像分别进行独立分量分析,提取出相应的独立源,去除噪声分量,最后依次进行ICA重构和小波重构。该文还同时比较了采用不同小波基函数时斑点噪声的抑制效果,研究了它们对斑点抑制的影响。对MSTAR实测SAR图像的实验结果表明该方法能够有效地抑制图像中的斑点噪声,且在性能上优于ICA和Lee滤波方法。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 斑点噪声抑制 小波变换 独立分量分析
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基于独立分量分析的点焊特征声音信号提取 被引量:5
14
作者 步贤政 单平 +1 位作者 罗震 唐新新 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期41-44,共4页
采用独立分量分析的方法和传感器阵列技术对点焊声音信号进行了研究,建立了点焊声音信号独立分量分析算法.采用8个传声器阵列,同时对点焊过程中的声音信号进行了测量,获得了比单传感器丰富的点焊信息.计算了这些声音信号的峰度系数,确... 采用独立分量分析的方法和传感器阵列技术对点焊声音信号进行了研究,建立了点焊声音信号独立分量分析算法.采用8个传声器阵列,同时对点焊过程中的声音信号进行了测量,获得了比单传感器丰富的点焊信息.计算了这些声音信号的峰度系数,确认其为非高斯型,满足独立分量分析的要求,并对其进行独立分量分析.结果表明,基于FastICA算法的独立分量分析可以从叠加噪声中分离出点焊过程信号源,且效果明显,为深入分析点焊过程提供了一个新的技术手段,并且该算法可以应用于其它焊接方法中. 展开更多
关键词 铝合金点焊 噪声 声音信号 独立分量分析
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变分贝叶斯独立分量分析在谐波状态估计中的应用 被引量:7
15
作者 韩斐 杨洪耕 +1 位作者 王佳兴 王泽 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期68-72,共5页
针对实际电网中谐波阻抗难以准确获取,且量测噪声不可避免的问题,提出利用变分贝叶斯独立分量分析VBICA(variational Bayesian independent component analysis)进行配网谐波状态估计。该方法将谐波阻抗和量测噪声作为未知参数,利用变... 针对实际电网中谐波阻抗难以准确获取,且量测噪声不可避免的问题,提出利用变分贝叶斯独立分量分析VBICA(variational Bayesian independent component analysis)进行配网谐波状态估计。该方法将谐波阻抗和量测噪声作为未知参数,利用变分贝叶斯理论计算独立分量分析模型中未知参数和潜在谐波电流的后验概率分布,通过迭代学习提取不受噪声干扰的谐波电流最优值。再结合负荷等效导纳远小于系统等效导纳的特点,推导出幅值比例系数,计算谐波电流幅值。利用IEEE 33节点配网系统对该方法进行验证,并将该方法与传统独立分量分析法进行对比,结果表明该方法具有更高的估计精度和更强的抗干扰能力。 展开更多
关键词 谐波状态估计 变分贝叶斯 独立分量分析 未知谐波阻抗 噪声干扰
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基于独立分量分析的高光谱图像目标检测算法 被引量:7
16
作者 郑茂 粘永健 郑林华 《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第12期1912-1916,共5页
提出一种基于独立分量分析(ICA)的高光谱图像目标检测算法。首先利用无监督正交子空间投影进行端元提取,并将端元矢量构成矩阵作为快速定点独立分量分析的初始化混合矩阵,解决了独立分量在排序上的随机性;同时采用基于噪声调整的主分量... 提出一种基于独立分量分析(ICA)的高光谱图像目标检测算法。首先利用无监督正交子空间投影进行端元提取,并将端元矢量构成矩阵作为快速定点独立分量分析的初始化混合矩阵,解决了独立分量在排序上的随机性;同时采用基于噪声调整的主分量分析(NAPCA)对原始图像数据降维,继而采用初始化后的快速独立分量分析从保留的主分量中依次提取出目标。利用AVIRIS高光谱数据进行实验研究,结果表明提出的算法能够有效地提取图像中的目标信息,其性能优于改进的CEM检测算法。 展开更多
关键词 独立分量分析 噪声调整主分量分析 无监督的正交子空间投影 高光谱图像 端元提取
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基于独立分量分析的低压电力线信号去噪 被引量:6
17
作者 杨帆 樊晓平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第13期224-227,共4页
针对低压电力线中的噪声,提出了一种运用独立分量分析原理对低压电力线信号进行消噪的方法,详细研究了低压电力线信道噪声特性以及独立分量分析原理,应用基于负熵的FASTICA算法对低压电力线信道载波进行去噪,并与小波去噪的效果进行了... 针对低压电力线中的噪声,提出了一种运用独立分量分析原理对低压电力线信号进行消噪的方法,详细研究了低压电力线信道噪声特性以及独立分量分析原理,应用基于负熵的FASTICA算法对低压电力线信道载波进行去噪,并与小波去噪的效果进行了比较。实验结果表明,该去噪方法的去噪效果与小波去噪效果接近,其特色是通过电力线信号与噪声信号的盲源分离实现噪声去除,与小波去噪方法相比,该方法更简单容易、去噪效果好、自适应能力强。 展开更多
关键词 独立分量分析 电力线信道噪声 盲分离
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基于独立分量分析的运动目标检测 被引量:2
18
作者 吴亮 陈宗海 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第8期848-853,共6页
针对阈值比较法对环境适应能力弱,基于独立分量分析(ICA)原理提出了一种新的检测方法.首先将图像作为观测矢量,根据主次分量组合关系修改观测矢量,然后利用矩阵分离运算分割出运动区域.观测矢量的修改是在相邻两帧间进行重组和拓展,以... 针对阈值比较法对环境适应能力弱,基于独立分量分析(ICA)原理提出了一种新的检测方法.首先将图像作为观测矢量,根据主次分量组合关系修改观测矢量,然后利用矩阵分离运算分割出运动区域.观测矢量的修改是在相邻两帧间进行重组和拓展,以达到突显运动和抑制噪声的目的.该方法的优势在于无阈值限制,自适应地分割运动区域,能适应较为复杂的背景环境,且处理速度满足实时性要求.实验结果验证了方法的有效性与鲁棒性. 展开更多
关键词 目标检测 运动分割 独立分量分析 观测矢量 随机噪声
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基于独立分量分析新算法的含噪图像盲分离 被引量:2
19
作者 张宇波 黄会营 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期681-684,共4页
由于乘性噪声的存在,严重限制了标准ICA的使用。在分析独立分量分析的基本模型的基础上,讨论了有噪信号的独立分量分析(Noisy ICA)。提出一种新的基于四阶统计量的方法来消除乘性噪声,分离出独立的源信号。通过寻求噪声线性转换的统计结... 由于乘性噪声的存在,严重限制了标准ICA的使用。在分析独立分量分析的基本模型的基础上,讨论了有噪信号的独立分量分析(Noisy ICA)。提出一种新的基于四阶统计量的方法来消除乘性噪声,分离出独立的源信号。通过寻求噪声线性转换的统计结构,依据代价函数最小来获取解混阵B,从而分离出多维观测信号。最后把算法应用于含噪的混合图像,通过仿真显示算法很好的分离了源信号。 展开更多
关键词 独立分量分析 乘性噪声 统计量 盲源分离
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基于独立分量分析的荧光造影图像降噪算法 被引量:2
20
作者 张洁 李世云 《中国测试》 CAS 北大核心 2012年第3期5-7,共3页
荧光造影图像分析是一种重要的糖尿病眼底病变测试方法,针对荧光造影图像易受噪声污染以及白内障病变影响导致眼底视网膜图像辨识困难等问题,基于盲信号处理理论,运用维纳滤波与独立分量分析进行降噪,并运用FASTICA算法进行源信号提取... 荧光造影图像分析是一种重要的糖尿病眼底病变测试方法,针对荧光造影图像易受噪声污染以及白内障病变影响导致眼底视网膜图像辨识困难等问题,基于盲信号处理理论,运用维纳滤波与独立分量分析进行降噪,并运用FASTICA算法进行源信号提取。测试图像处理结果表明:该方法能够有效地抑制噪声,提高分离图像的信噪比,且较好地恢复原始图像。 展开更多
关键词 荧光造影图像 盲源分离 独立分量分析 噪声抑制 FASTICA算法 维纳滤波
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