一种参考独立成分分析算法在弱信号提取中的应用

发布时间：2017-10-27 12:01

  本文关键词：一种参考独立成分分析算法在弱信号提取中的应用

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【摘要】：独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是解决盲源分离问题十分有效的方法。特别是FastICA算法,它以中心极限定理为出发点,采用定点迭代的优化算法,收敛快速、稳健。但是在提取弱信号时,由于中心极限定理不再严格成立,FastICA算法也不再适用。因此从理论和实验两个方面着手验证了这个观点,并针对弱信号提取问题提出新的解决思路:在FastICA算法的基础上,引入源信号的部分先验信息作为约束,即参考独立成分分析(Independent Component Analysis with Reference,ICA-R)。若已知源信号的部分功率谱,结合加权范数最小化信号外推算法的思想,建立接近性度量,以约束的形式融入FastICA算法中,从而分离出要求的弱信号。实验结果表明,不管是对模拟信号还是真实的脑电信号,该算法都是有效的。
【作者单位】： 南京工业大学电子与信息工程学院;南京工业大学理学院;
【关键词】： 弱信号提取 FastICA算法 中心极限定理 参考独立成分分析 加权范数最小化
【基金】：江苏省自然科学基金(BK2011238) 南京气象雷达开放实验室研究基金(BJG201103)资助
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 到稿日期:2015-04-27返修日期:2015-07-27本文受江苏省自然科学基金(BK2011238),南京气象雷达开放实验室研究基金(BJG201103)资助。1引言盲源分离(Blind Sources Separation,BBS)算法是信号处理领域一种强有力的技术,是指仅根据观测信号来分离源信号的过程。而独立成分分析(In

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本文编号：1103372