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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。
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...
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...

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