搜索结果: 1-15 共查到“信息处理技术 ICA”相关记录15条 . 查询时间(0.122 秒)
基于ICA分布模型的粒子滤波跟踪算法
视频跟踪 ICA 粒子滤波 均值漂移
2010/11/25
为了在复杂背景、部分遮挡和光照变化等因素干扰的情况下鲁棒地跟踪视频序列中感兴趣的运动目标，提出了一种改进的粒子滤波跟踪算法。该算法针对颜色信息在目标表述中存在的不足，首先对观测模型进行改进,提出了一种基于ICA特征分布的目标模型，将基于核函数的目标特征描述转换到ICA特征空间，由于光照变化引起灰度变化经ICA后仍是同一分量，因此能有效的适应光照变化，不仅考虑并充分利用了空间信息。有效的解决了光照变...
基于分数低阶ICA的混合噪声中脉冲噪声的消除方法
高斯噪声 脉冲噪声 纯净信号 ICA
2010/10/8
当信号中同时含有高斯噪声与稳定分布脉冲噪声时，传统的基于二阶统计量的去噪方法会出现显著的性能退化，本文的研究目的是为了解决该问题。研究方法是依据基于负熵的分数低阶独立分量分析（ICA）算法先去除混合噪声中的脉冲噪声，且有效保护了混合信号中的纯净信号，然后利用SVD算法再去除混合信号中的高斯噪声，取得了较好的效果。
基于ICA预处理的ANC参考信号获取
独立分量分析 参考信号 有源降噪 峭度
2010/6/25
传统有源降噪(ANC)系统希望将声场的能量全部抵消，忽略了有用信号的存在。针对这一情况，本文设计了一种基于独立分量分析(ICA)有噪瞬时混合模型的预处理系统，利用分离矩阵信息和输出信号峭度值的计算，解决了排列模糊和尺度模糊问题，为有源降噪提取出纯净的参考信号。理论分析和仿真结果表明，在语音信号受干扰影响较小，其余混合信号信噪比不断恶化的情况下，仍可以有效并准确地分离出语音信号。
基于随机变量相似度的ICA方法
微分熵 随机变量相似度 ICA模型的串行估计
2009/9/23
从随机变量(微分)熵的概念出发，定义了随机变量的相似度，讨论了用求相似度极点的方法实现观测数据线性组合非高斯性最大化，从而串行估计独立分量分析(ICA)模型中的独立分量的原理和算法。对非多项式矩定理进行了更为一般化的证明，以此定理为根据阐明了以一般的非二次型光滑偶函数的数学期望近似代替相似度的可行性。给出梯度算法中的符号因子计算公式，避免了现有的相应算法中符号因子计算公式与目标函数之间的矛盾。通过...
ICA方法用于脑电信号α波提取的研究
脑电信号 α波 信号分离
2009/7/24
为在有效提取闭眼脑电信号α波的同时能够很好地保留原始信号中的其余信息，采用独立分量分析方法提取闭眼脑电信号中的α波。构造一组频率在α波频率之间的正弦和余弦信号作为对α波的参考信号，然后把这些信号以及实测闭眼脑电信号作为ICA混合矩阵的输入端，采用fastICA 算法进行信号分离，实现对α波的分离和提取，并进一步对所提取的α波进行了功率谱分析。结果表明，分离出的信号频率集中在8~13 Hz之间，完全...
一单元ICA-R快速算法
对比函数 参考独立成分分析 信噪比
2009/7/9
一单元参考独立成分分析是一种有效的利用先验信息抽取一个期望源信号的方法。峭度是随机变量非高斯性的一个经典度量。基于约束独立成分分析理论，以峭度的绝对值为对比函数推导出一种快速一单元ICA-R算法。并针对该算法的收敛特点，给出一个优选初值去提升算法的收敛速度。最后，通过计算机模拟实验验证了该算法的有效性，同时所给优选初值加快算法收敛的性能也得到验证。
结合PCA和ICA的脑磁信号消噪研究
脑磁图 独立成分分析 干扰
2009/5/26
基于二阶统计特性的主分量分解(PCA)和基于高阶统计特性的独立成分分析(ICA)是盲源分离信号处理中两种最为典型的方法．针对多通道脑磁信号的消噪问题，提出一种基于PCA与ICA相结合的信号消噪新算法．首先通过对脑磁信号进行主分量分解来降低信号维数，去掉其中包含的冗余成分，使计算时间缩短到原来的10％;进而利用自适应最大熵独立成分分析算法对降维后的数据进行二次分解，提取出脑磁信号中含有的干扰分量，使...
基于ICA的智能数字水印技术
独立分量分析 智能数字水印技术 Stirmark
2009/4/30
该文提出了一种基于智能信息分析方法--独立分量分析的智能数字水印新算法。水印嵌入之前先对其进行预处理，嵌入过程可以在图像任意作用域中实现，并给出了小波域中的一种闭环嵌入方法。水印嵌入的强度由小波域视觉模型决定。在不需要任何原始图像、水印和攻击类型等信息的情况下，该算法不仅可以检测到水印而且可以完全提取水印，实现了真正意义上的水印盲检测，并对多个水印嵌入的情况也可以进行水印提取。水印检测的精确程度取...
基于ICA优化空间信息PCM的SAR图像分割
SAR图像分割 PCM聚类 平稳小波变换（SWT）
2009/4/30
可能性C-均值(PCM)聚类算法提高了数据聚类的抗噪性能，但由于这种算法没有考虑数据的空间依赖特性，应用于合成孔径雷达(SAR)图像分割时，受SAR图像中斑点噪声的影响，通常不能得到正确的分割结果。该文在PCM目标函数中引入空间相对位置信息和多尺度空间像素强度信息，这些空间信息取值由前次迭代优化的聚类结果确定，空间信息影响程度(影响因子)由免疫克隆算法(ICA)优化，实现了空间信息影响因子的自适应...
一种应用幅值信息的一单元定点复数ICA-R算法
参考独立分量分析 独立分量分析 半盲分离
2009/3/26
参考独立分量分析(Independent Component Analysis with Reference, ICA-R)通过引入参考信号而实现期望实值源信号的抽取。然而，目前尚无复数域ICA-R算法。该文在约束ICA框架下，利用期望源信号的幅值信息提出了一种定点复数ICA-R算法，用于抽取某个期望的复数源信号。首先，采用复数fastICA算法的差异函数和关于复数信号幅值信息的不等式约束建立了复...
基于ICA的滑动平均序列叠加过程的分解与复原
独立成分分析 高阶累积量 滑动平均模型
2009/2/8
研究由若干个滑动平均(MA)信号序列叠加形成的多道时间序列的分解与复原问题。 首先从信号的独立性出发，利用信号的高阶统计信息，采用独立成分分析(ICA)中的固定点(Fixed Point)算法将混合信号进行分离，然后设计了一种基于高阶统计量的MA模型的自适应辨识算法，算法在每次迭代中先估计MA的阶数，再估计MA的参数，由选用的线性方程组保证了参数的唯一可辨识性。最后通过模拟实验验证了该...
波束空时分组编码的ICA盲检测方案
波束空时分组编码(BSTBC) 信道估计 独立分量分析(ICA)
2008/6/11
理论研究已经证明，结合波束形成和空时分组编码的混合系统与传统的单纯使用波束发射或空时编码的方案相比具有很大的性能提高；传统的译码方案是借助接收端的信道估计来实现的，它需要知道准确的信道状态信息(CSI)。但如果信道估计不易实现，则系统性能将受很大影响。独立分量分析(ICA)作为一种经典的盲信号分离技术可以在不进行信道估计的情况下对发射信号实现有效检测。本文针对接收端的信号结构提出了一种基于ICA的...
基于快速ICA的混合语音信号分离
独立分量分析 语音分离 FastICA
2008/5/21
介绍了独立分量分析的原理、算法及其特点。考虑到在语音分离中，声音信号复杂多样，但是不同语音源信号保持相对独立的特点，利用盲信号分离的思想，使用改进的FastICA方法用于语音信号分离，以获得独立的声音文件。文中使用两个声音文件做实验，取得了比较满意的效果。
介绍了数据挖掘中不完整数据的研究现状及ICA与SOM的特点，提出了基于ICA与SOM的不完整数据的处理模型IVS-IDH，研究了数据之间存在相关关系且为非高斯分布时不完整数据的处理方法，在SOM基础上取得了不完整数据集的可视化分析结果，从而克服了Wang S提出的不完整数据处理方法的不足。