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基于随机变量相似度的ICA方法
被引量：
2
1
作者
张旭秀
邱天爽
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第9期2104-2108,共5页
从随机变量(微分)熵的概念出发,定义了随机变量的相似度,讨论了用求相似度极点的方法实现观测数据线性组合非高斯性最大化,从而串行估计独立分量分析(ICA)模型中的独立分量的原理和算法。对非多项式矩定理进行了更为一般化的证明,以此...
从随机变量(微分)熵的概念出发,定义了随机变量的相似度,讨论了用求相似度极点的方法实现观测数据线性组合非高斯性最大化,从而串行估计独立分量分析(ICA)模型中的独立分量的原理和算法。对非多项式矩定理进行了更为一般化的证明,以此定理为根据阐明了以一般的非二次型光滑偶函数的数学期望近似代替相似度的可行性。给出梯度算法中的符号因子计算公式,避免了现有的相应算法中符号因子计算公式与目标函数之间的矛盾。通过与极大似然ICA方法对比,表明所定义的相似度就是在预白化条件下单个源变量的极大似然函数。
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关键词
微分熵
随机变量相似度
ICA模型的串行估计
极大似然函数
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职称材料
题名
基于随机变量相似度的ICA方法
被引量：
2
1
作者
张旭秀
邱天爽
机构
大连理工大学电子与信息工程学院
大连交通大学电气信息学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第9期2104-2108,共5页
基金
国家自然科学基金(30570475
30170259
+1 种基金
60172072)
中国博士后基金(20080441121)资助课题
文摘
从随机变量(微分)熵的概念出发,定义了随机变量的相似度,讨论了用求相似度极点的方法实现观测数据线性组合非高斯性最大化,从而串行估计独立分量分析(ICA)模型中的独立分量的原理和算法。对非多项式矩定理进行了更为一般化的证明,以此定理为根据阐明了以一般的非二次型光滑偶函数的数学期望近似代替相似度的可行性。给出梯度算法中的符号因子计算公式,避免了现有的相应算法中符号因子计算公式与目标函数之间的矛盾。通过与极大似然ICA方法对比,表明所定义的相似度就是在预白化条件下单个源变量的极大似然函数。
关键词
微分熵
随机变量相似度
ICA模型的串行估计
极大似然函数
Keywords
Differential entropy
Random variable
Serial estimation of ICA（Independent Component Analysis） model
Maximum likelihood function
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机变量相似度的ICA方法
张旭秀
邱天爽
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009
2
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