基于独立分量分析的降噪技术
介绍了新兴的独立分量分析技术的基本概念和原理，以及具有代表性的算法，即FastICA算法、EASI算法、非线性PCA算法和基于自然梯度的最大似然估计算法。通过降噪仿真实验，并采用均方误差作为降噪...
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独立成分分析(IndependentComponentAnalysis，ICA)是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。它作为信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。
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自己编写的，盲源分离算法仿真分析系统（图形界面）又名：独立分量分析；算法种类：自然梯度算法、投影自然梯度算法、FastICA、SOBI、NJD非正交联合对角化。 ...
盲信号分离是当前信号处理研究的热点课题之一
盲信号分离是当前信号处理研究的热点课题之一，在无线数据通信、医学、语音以及地震信号处理等领域有着广阔的应用前景。基于负熵最大的FastICA算法用于实现盲信号分离。该方法的基本思路是以非高斯信号为研究对象，在独立性假设的前提下，对多路观测信号进行盲源分离。在满足一定的条件下，能够从多路观测信号中，较...
独立分量分析(Independent Component Analysis
独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有...
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