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基于独立分量分析的混合声音信号分离被引量：23: 1; 作者吴小培冯焕清 +1 位作者周荷琴王涛《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期68-73,共6页; 论文简要介绍了有关独立分量分析 (ICA)的基本理论和算法 ;探讨了独立分量分析在混合声音信号分离中的应用 .针对ICA输出结果排序的不定性以及在长时间记录声音信号的过程中 ,ICA混合模型系数存在时变性等问题 ,提出了一种结合小波变换... 展开更多; 关键词独立分量分析声音信号小波变换盲源分离负熵判决准则 FASTICA算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

独立子波函数和小波分析在单路含噪信号盲分离中的应用研究:模型与关键技术被引量：19: 2; 作者成谢锋陶冶薇 +2 位作者张少白张学军刘琚《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1522-1528,共7页; 本文提出了一种基于独立子波函数和小波分析的单路含噪混合信号的盲源分离新方法.首先分析了独立子波函数的组成原理,以及获得独立子波函数的方法;然后通过结合独立子波函数进入单路混合信号,使单路混合信号由一维向量转化成为多维向量... 展开更多; 关键词盲源信号分离独立子波函数单路含噪信号小波独立分量分析瞬态诱发耳声发射; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波包ICA的齿轮箱信号分离系统被引量：2: 3; 作者叶红仙项文娟 +2 位作者刘仲宇周晓峰杨世锡《机电工程》 CAS 2008年第4期5-7,94,共4页; 由于齿轮箱振动信号混叠、信噪比低,给早期的故障诊断造成了一定的困难。结合小波包和独立分量分析(ICA)在信号处理中特征提取的方法,以LabVIEW和Matlab语言为开发工具,设计了齿轮箱故障源信号分离系统,并以真实信号进行了实验验证。实... 展开更多; 关键词信号分离小波包独立分量分析齿轮箱; 在线阅读下载PDF 职称材料

面部视频非接触式生理参数感知被引量：8: 4; 作者嵇晓强刘振瑶 +3 位作者李炳霖饶治李贵文粟立威《中国光学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期276-285,共10页; 为了在非接触条件下检测受试者的各项生理参数,本文设计了一种基于成像式光电容积描记技术,从手机录制的人脸视频中估算生理参数的方法。首先,提出了“小波变换-主成分分析-盲源分离”算法,用于提取出高信噪比的RGB三通道脉搏波信号。然... 展开更多; 关键词成像式光电容积描记技术非接触式小波变换-主成分分析-盲源分离心率呼吸率血氧饱和度; 在线阅读下载PDF 职称材料

视觉感受区电位信号(LFP)的脑电波分离被引量：1: 5; 作者郭璇肖治庭吴文辉《科学技术与工程》北大核心 2015年第5期185-190,201,共7页; 为研究人(动物)的行为与脑电波之间的关系,提出了一种新的小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与呼吸相关联的脑电波分离模型。采用盲信号分离(BSS)、独立分量分析法(ICA)对局部场电位建立线性瞬时混合信号系统数学模型;利用小波包进行LFP的分... 展开更多; 关键词脑电波(EEG) 盲信号分离(BSS) 独立分量分析(ICA)方法小波包分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波变换和FASTICA算法的有噪混合图像盲分离被引量：1: 6; 作者任光龙李鸿燕《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期229-231,239,共4页; 简要介绍了独立分量分析的基本数学模型和算法,在此基础上,探讨了独立分量分析在有噪混合图像分离中的应用,提出了一种将小波阈值法去噪与独立分量分析相结合的多通道含噪盲信号分离算法,该算法在对混合含噪图像进行独立分量分析之前,... 展开更多; 关键词独立分量分析盲源分离小波去噪图像信号; 在线阅读下载PDF 职称材料

小波消噪和ICA在语音信号分离中的应用被引量：3: 7; 作者王晓伟石林锁 +1 位作者杨隆鲁秘《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第3期120-121,188,共3页; 为了消除语音信号分离中仍存在的部分混叠声音,提出一种基于小波消噪和独立分量分析(ICA)结合的信号分离方法。该方法将小波变换和独立分量分析结合,利用小波变换的去噪作用,滤除原始语音信号中的噪声后作为ICA的输入信号,采用FastICA... 展开更多; 关键词独立分量分析小波消噪语音分离; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于UWT和独立分量分析的含噪盲源分离被引量：5: 8; 作者蔡伟华何选森《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第16期180-185,共6页; 提出了基于UWT(非抽样小波变换)去噪与Fast ICA(快速独立分量分析)算法相结合的含噪盲源分离方法,采用先去噪后分离的方式实现了在加性高斯噪声环境下混合图像的盲分离。仿真结果表明,该方法能很好地从加性高斯噪声中分离出源图像,与曲... 展开更多; 关键词盲源分离非抽样小波变换(UWT) 快速独立分量分析曲波变换峰值信噪比; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于独立分量分析的混合声音信号分离被引量：23: 1; 作者吴小培冯焕清周荷琴王涛; 机构中国科学技术大学电子科学与技术系中国科学技术大学自动化系; 出处《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期68-73,共6页; 基金安徽省自然科学基金! (0 0 432 14)资助项目; 文摘论文简要介绍了有关独立分量分析 (ICA)的基本理论和算法 ;探讨了独立分量分析在混合声音信号分离中的应用 .针对ICA输出结果排序的不定性以及在长时间记录声音信号的过程中 ,ICA混合模型系数存在时变性等问题 ,提出了一种结合小波变换和独立分量分析的解决方法 ;试验结果表明 ,该方法能有效地提高运算效率并获得较好的分离效果 .; 关键词独立分量分析声音信号小波变换盲源分离负熵判决准则 FASTICA算法; Keywords independent component analysis sound signal wavelet transform Blind source separation; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名独立子波函数和小波分析在单路含噪信号盲分离中的应用研究:模型与关键技术被引量：19: 2; 作者成谢锋陶冶薇张少白张学军刘琚; 机构南京邮电大学电子科学与工程学院济南大学南京邮电大学山东大学信息科学与工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1522-1528,共7页; 基金山东省自然基金(No.Y2006G03 No.Y2007G14 +3 种基金 No.Y2007G04 No.2006Gg3204005) 国家自然科学基金(No.60872024) 南京邮电大学引进人才基金(No.NY207139); 文摘本文提出了一种基于独立子波函数和小波分析的单路含噪混合信号的盲源分离新方法.首先分析了独立子波函数的组成原理,以及获得独立子波函数的方法;然后通过结合独立子波函数进入单路混合信号,使单路混合信号由一维向量转化成为多维向量;其次讨论了利用小波进行二次去噪和解决数据段顺序不确定性的问题,并且文中还给出了独立子波函数个数判定方法和相似相图;最后通过消除瞬态诱发耳声发射中伪迹的实验,验证了本方法的有效性和可行性.; 关键词盲源信号分离独立子波函数单路含噪信号小波独立分量分析瞬态诱发耳声发射; Keywords blind signal separation independent sub-band function noise wavelet independent component analysis transient evoked otoacoustic emissions; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波包ICA的齿轮箱信号分离系统被引量：2: 3; 作者叶红仙项文娟刘仲宇周晓峰杨世锡; 机构浙江大学机械与能源工程学院; 出处《机电工程》 CAS 2008年第4期5-7,94,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(50675194); 文摘由于齿轮箱振动信号混叠、信噪比低,给早期的故障诊断造成了一定的困难。结合小波包和独立分量分析(ICA)在信号处理中特征提取的方法,以LabVIEW和Matlab语言为开发工具,设计了齿轮箱故障源信号分离系统,并以真实信号进行了实验验证。实验结果表明,该系统可以很好地实现故障源信号的分离,有利于后续的故障诊断。; 关键词信号分离小波包独立分量分析齿轮箱; Keywords signal separation wavelet package independent component analysis （ICA） gearbox; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面部视频非接触式生理参数感知被引量：8: 4; 作者嵇晓强刘振瑶李炳霖饶治李贵文粟立威; 机构长春理工大学生命科学技术学院; 出处《中国光学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期276-285,共10页; 基金吉林省科技发展计划项目(No.20210204131YY)。; 文摘为了在非接触条件下检测受试者的各项生理参数,本文设计了一种基于成像式光电容积描记技术,从手机录制的人脸视频中估算生理参数的方法。首先,提出了“小波变换-主成分分析-盲源分离”算法,用于提取出高信噪比的RGB三通道脉搏波信号。然后,分别从频域和时域角度对绿色通道信号进行处理,估算出心率值和呼吸率值;对红蓝通道的脉搏波信号进行处理,并结合血氧仪检测的血氧饱和度结果,进行数据拟合,从而找到从面部视频中估算血氧饱和度值的最佳线性方程。最后,对比了自然光下各生理参数的估算结果误差,分析了在3种光照环境下各参数的估算结果。结果表明:3种光照环境下得到的心率平均误差为0.5512次/min,呼吸率平均误差为−0.6321次/min,血氧饱和度平均误差为−0.2743%。综上,本文提出的非接触式生理参数估算方法精度高,具有普适性和稳定性,估算结果同标准仪器的测量结果具有高度一致性,可满足日常生理参数测量的需求。; 关键词成像式光电容积描记技术非接触式小波变换-主成分分析-盲源分离心率呼吸率血氧饱和度; Keywords imaging photoplethysmography non-contact wavelet transform-principal component analysis-blind signal separation heart rate respiratory rate oxygen saturation; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名视觉感受区电位信号(LFP)的脑电波分离被引量：1: 5; 作者郭璇肖治庭吴文辉; 机构武警警官学院国防信息学院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2015年第5期185-190,201,共7页; 基金国家自然科学基金(61302011 81271659) 中国博士后科学基金面上项目(2014m552348)资助; 文摘为研究人(动物)的行为与脑电波之间的关系,提出了一种新的小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与呼吸相关联的脑电波分离模型。采用盲信号分离(BSS)、独立分量分析法(ICA)对局部场电位建立线性瞬时混合信号系统数学模型;利用小波包进行LFP的分解并重构信号,对睡眠状态下小鼠视觉感受区局部场电位信号进行了15层分解和重构。实验证明,小波包分解高频分量系数cd13的解析重构信号与δ波频率吻合,小鼠睡眠状态下分离出的与呼吸相关联的脑电波信号为δ波。; 关键词脑电波(EEG) 盲信号分离(BSS) 独立分量分析(ICA)方法小波包分解; Keywords electroencephalogram（EEG） blind signal separation（BSS） independent component analysis（ICA） wavelet packet decomposition; 分类号 R318.04 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波变换和FASTICA算法的有噪混合图像盲分离被引量：1: 6; 作者任光龙李鸿燕; 机构太原理工大学信息工程学院; 出处《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期229-231,239,共4页; 基金山西省青年基金资助项目(2008021022); 文摘简要介绍了独立分量分析的基本数学模型和算法,在此基础上,探讨了独立分量分析在有噪混合图像分离中的应用,提出了一种将小波阈值法去噪与独立分量分析相结合的多通道含噪盲信号分离算法,该算法在对混合含噪图像进行独立分量分析之前,使用小波阈值去噪去除含噪混合图像中的噪声。实验结果表明,该方法能有效地降低噪声信号的影响,较好地恢复了原始图像,解决了传统的独立分量分析方法无法实现加性噪声的多通道含噪盲信号分离的缺陷。; 关键词独立分量分析盲源分离小波去噪图像信号; Keywords independent component analysis blind source separation wavelet de-noising image signal; 分类号 TV911.73 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小波消噪和ICA在语音信号分离中的应用被引量：3: 7; 作者王晓伟石林锁杨隆鲁秘; 机构第二炮兵工程大学第二炮兵工程技术总队中国人民解放军; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第3期120-121,188,共3页; 文摘为了消除语音信号分离中仍存在的部分混叠声音,提出一种基于小波消噪和独立分量分析(ICA)结合的信号分离方法。该方法将小波变换和独立分量分析结合,利用小波变换的去噪作用,滤除原始语音信号中的噪声后作为ICA的输入信号,采用FastICA算法在小波域进行独立分量分析,对输入信号实施分离。实验结果表明,该方法大大调高了传统独立分量分析对语音信号的分离效果。; 关键词独立分量分析小波消噪语音分离; Keywords Independent component Analysis（ICA） wavelet de-noising speech signal separation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于UWT和独立分量分析的含噪盲源分离被引量：5: 8; 作者蔡伟华何选森; 机构湖南大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第16期180-185,共6页; 文摘提出了基于UWT(非抽样小波变换)去噪与Fast ICA(快速独立分量分析)算法相结合的含噪盲源分离方法,采用先去噪后分离的方式实现了在加性高斯噪声环境下混合图像的盲分离。仿真结果表明,该方法能很好地从加性高斯噪声中分离出源图像,与曲波阈值去噪后的Fast ICA方法相比较,该方法能获得更好的峰值信噪比。; 关键词盲源分离非抽样小波变换(UWT) 快速独立分量分析曲波变换峰值信噪比; Keywords blind source separation Undecimated wavelet Transform(UWT) Fast Independent component Analysis (FastICA) curvelet transform Peak signal-to-Noise Ratio(PSNR); 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于独立分量分析的混合声音信号分离	吴小培冯焕清周荷琴王涛	《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2001	23	在线阅读下载PDF 职称材料
2	独立子波函数和小波分析在单路含噪信号盲分离中的应用研究:模型与关键技术	成谢锋陶冶薇张少白张学军刘琚	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	19	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于小波包ICA的齿轮箱信号分离系统	叶红仙项文娟刘仲宇周晓峰杨世锡	《机电工程》 CAS	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面部视频非接触式生理参数感知	嵇晓强刘振瑶李炳霖饶治李贵文粟立威	《中国光学》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	视觉感受区电位信号(LFP)的脑电波分离	郭璇肖治庭吴文辉	《科学技术与工程》北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于小波变换和FASTICA算法的有噪混合图像盲分离	任光龙李鸿燕	《太原理工大学学报》 CAS 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	小波消噪和ICA在语音信号分离中的应用	王晓伟石林锁杨隆鲁秘	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	3	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于UWT和独立分量分析的含噪盲源分离	蔡伟华何选森	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2016	5	在线阅读下载PDF 职称材料