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基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法
被引量:
7
1
作者
王小敏
曾生根
夏德深
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第4期708-715,共8页
多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图...
多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图像分类上的应用.MFastICA算法可以改善FastICA算法的性能,减少计算量,但是同FastICA算法一样,其收敛依赖于初始权值的选择.在MFastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围的收敛.应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度比原始遥感图像的精度高,并且3种独立分量分析算法的最终分类性能相当.
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关键词
独立分量分析
FASTICA
m-fastica
L
m-fastica
遥感图像分类
BP神经网络
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职称材料
一种改进的独立分量分析算法在大地电磁去噪中的应用
被引量:
1
2
作者
曹小玲
严良俊
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2017年第6期890-897,共8页
根据大地电磁噪声的特点和独立分量分析(ICA)中M-FastICA算法的优良性能,结合小波分析和盲源分离的相关理论,提出了一种改进的独立分量分析去噪方法。首先对观测信号进行多尺度小波分解,使信号从单道变成多道,以满足独立分量分析对观测...
根据大地电磁噪声的特点和独立分量分析(ICA)中M-FastICA算法的优良性能,结合小波分析和盲源分离的相关理论,提出了一种改进的独立分量分析去噪方法。首先对观测信号进行多尺度小波分解,使信号从单道变成多道,以满足独立分量分析对观测信号的数目需求;然后采用M-FastICA算法对小波分解提取的多层高频分量进行独立分量分析以提取有效独立分量和特定独立分量;引入动态自适应因子来限制特定独立分量的权重以减小观测信号信噪比对去噪效果的影响;最后由小波低频分量和M-FastICA算法提取的两种独立分量共同构成恢复信号。模拟信号仿真实验表明,该方法的去噪性能优于传统小波阈值去噪方法。将该方法应用于实际大地电磁观测资料的去噪处理,无论是视电阻率曲线还是相位曲线,都比去噪前更加光滑和稳定,说明改进的独立分量分析算法能有效地去除大地电磁噪声。
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关键词
独立分量分析
小波分析
大地电磁
去噪
m-fastica
算法
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职称材料
星载AIS的复值FastICA算法改进
被引量:
2
3
作者
马社祥
马艳军
《电讯技术》
北大核心
2015年第6期639-644,共6页
针对星载船舶自动识别系统(AIS)的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法(FastICA)。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超定情况,对含噪混合信号的协方差矩阵进行特征值分解,利用...
针对星载船舶自动识别系统(AIS)的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法(FastICA)。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超定情况,对含噪混合信号的协方差矩阵进行特征值分解,利用其噪声对应的几个较小特征值估计噪声方差,修正白化矩阵,再应用Huber M估计函数优化该算法的目标函数。实验结果表明,运用该算法信号均方误差(SMSE)变小,信干比(SIR)变大,提高了信号的分离性能;同时,优化后的目标函数使算法具有良好的稳健性。
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关键词
星载AIS
复值快速独立分量分析
白化矩阵Huber
M估计函数
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职称材料
题名
基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法
被引量:
7
1
作者
王小敏
曾生根
夏德深
机构
南京理工大学计算机科学系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第4期708-715,共8页
文摘
多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图像分类上的应用.MFastICA算法可以改善FastICA算法的性能,减少计算量,但是同FastICA算法一样,其收敛依赖于初始权值的选择.在MFastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围的收敛.应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度比原始遥感图像的精度高,并且3种独立分量分析算法的最终分类性能相当.
关键词
独立分量分析
FASTICA
m-fastica
L
m-fastica
遥感图像分类
BP神经网络
Keywords
independent component analysis
FastlCA
M-FastlCA
LM-FastlCA
remote image classification
BP neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种改进的独立分量分析算法在大地电磁去噪中的应用
被引量:
1
2
作者
曹小玲
严良俊
机构
长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室
非常规油气湖北省协同创新中心
长江大学信息与数学学院
出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2017年第6期890-897,共8页
基金
国家自然科学基金(41274082
U1562109)
+1 种基金
长江大学长江青年基金(2015cqn76)
长江大学重磁电勘探研究中心创新基金(7011201803xm)联合资助~~
文摘
根据大地电磁噪声的特点和独立分量分析(ICA)中M-FastICA算法的优良性能,结合小波分析和盲源分离的相关理论,提出了一种改进的独立分量分析去噪方法。首先对观测信号进行多尺度小波分解,使信号从单道变成多道,以满足独立分量分析对观测信号的数目需求;然后采用M-FastICA算法对小波分解提取的多层高频分量进行独立分量分析以提取有效独立分量和特定独立分量;引入动态自适应因子来限制特定独立分量的权重以减小观测信号信噪比对去噪效果的影响;最后由小波低频分量和M-FastICA算法提取的两种独立分量共同构成恢复信号。模拟信号仿真实验表明,该方法的去噪性能优于传统小波阈值去噪方法。将该方法应用于实际大地电磁观测资料的去噪处理,无论是视电阻率曲线还是相位曲线,都比去噪前更加光滑和稳定,说明改进的独立分量分析算法能有效地去除大地电磁噪声。
关键词
独立分量分析
小波分析
大地电磁
去噪
m-fastica
算法
Keywords
independent component analysis,wavelet analysis,magneto telluric, denoising, M - FastICA algorithm
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
星载AIS的复值FastICA算法改进
被引量:
2
3
作者
马社祥
马艳军
机构
天津理工大学计算机与通信工程学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2015年第6期639-644,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61371108)
天津市高等学校科技发展基金计划项目(No.20140706
20140707)~~
文摘
针对星载船舶自动识别系统(AIS)的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法(FastICA)。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超定情况,对含噪混合信号的协方差矩阵进行特征值分解,利用其噪声对应的几个较小特征值估计噪声方差,修正白化矩阵,再应用Huber M估计函数优化该算法的目标函数。实验结果表明,运用该算法信号均方误差(SMSE)变小,信干比(SIR)变大,提高了信号的分离性能;同时,优化后的目标函数使算法具有良好的稳健性。
关键词
星载AIS
复值快速独立分量分析
白化矩阵Huber
M估计函数
Keywords
satellite-based AIS
complex FastICA
whitening matrix
Huber M-estimation function
分类号
TN911.72 [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
基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法
王小敏
曾生根
夏德深
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种改进的独立分量分析算法在大地电磁去噪中的应用
曹小玲
严良俊
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
星载AIS的复值FastICA算法改进
马社祥
马艳军
《电讯技术》
北大核心
2015
2
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职称材料
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