基于负熵极大的独立分量分析方法

被引：13

作者：

申丽岩 ^{[1
]}

方滨 ^{[2
]}

沈毅 ^{[3
]}

机构：

[1] 北京工业大学电子信息与控制工程学院

[2] 教育部数字社区工程研究中心

[3] 首都医科大学附属北京友谊医院

来源：

中北大学学报(自然科学版) | 2005年 / 06期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

独立分量分析; 盲源分离; 负熵;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.7 [信号处理];

学科分类号：

0711 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

独立分量分析(Independen t Com ponen t A na lys is,ICA)是近年来发展起来的一种有效的盲源分离技术(B lind Source Separation,BSS).本文介绍了独立分量分析的基本理论,用基于最大熵原理的对负熵的估计方法得出了ICA的目标函数,并介绍了基于负熵极大的F astICA算法.M ATLAB仿真试验表明:该算法可以较好地分离混合声音信号,具有良好的稳定性,收敛速度较快.

引用

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