最大似然估计的独立分量分析法
被引量：1
ICA by Maximum Likelihood Estimation
摘要
独立分量分析(ICA)在国内尚属一门新型的方法,它的主要应用是盲信号分离(BSS)。该文首先给出了ICA中一种有效的方法--最大似然估计法(ML),其次分析了ML方法和信息最大化方法(infomax)的等价性,最后给出了相应的计算机仿真结果。
出处
《无线电工程》
2004年第7期10-11,59,共3页
Radio Engineering
参考文献3
-
1Aapo Hyvarinen,Juha Karhunen, and Erkki Oja. Independent Component Analysis.the United States of America.2001
-
2Comon P. Independent Component Analysis, a New Concept, Signal Processing, 1994;36(3) :287 - 314
-
3张贤达,保铮.盲信号分离[J].电子学报,2001,29(z1):1766-1771. 被引量：210
二级参考文献51
-
1[1]Amari S.A theory of adaptive pattern classifiers [J].IEEE Trans.Electronic Computers,1967,16:299-307.
-
2[2]Amari S.Natural gradient works efficiently in learning [J].Neural Comoutation,1998,10:251-276.
-
3[3]Amari S,Cichocki A.Adaptive blind signal processing:Neural network approaches [J].Proc.IEEE,1998 ,86:2026-2048.
-
4[4]Basak J,Amari S.Blind separation of uniformly distributed signals:A general approach [J].IEEE Trans.Neural Networks,1999,10:l173-1185.
-
5[5]Bell A J,Sejnowski T J.An information-maximization approach to blind separation and blind deconvolution [J].Neural Computation,1995,7:1129-1159.
-
6[6]Burel G.Blind separation of .sources:A nonlinear neural algorithm [J].Neural Networks,1992,5:937-947.
-
7[7]Cao X R,Liu R W.A general approach to blind source separation [J].IEEE Trans.Signal Processing,1996,44:562-571.
-
8[8]Cardoso J F.Blind signal separation:Statistical principles [J].Proc.IEEE,1998,86(10):2009-2025.
-
9[9]Cardoso J F,Laheld B.Equivariant adaptive source separation [J].IEEE Trans.Signal Processing,1996,44:3017 - 3029.
-
10[10]Cardoso J F,Souloumiac A.Blind beamfomrming for non-Gaussian signals[J].lEE Proc.-F,1993,140:362-370.
共引文献209
-
1李舜酩,杨涛.基于峭度的转子振动信号盲分离[J].应用力学学报,2007,24(4):560-565. 被引量：12
-
2徐桂芳,高勇.基于训练序列的盲分离算法性能分析[J].舰船电子工程,2008,28(8):30-33.
-
3张晋东,秦贵和,崔月.基于FastICA和SVM的EEG信号分类系统[J].计算机研究与发展,2008,45(z1):255-258. 被引量：1
-
4夏冰,刘亚雷,穆晓敏,齐林,杨守义.一种改进的非线性PCA胎儿心电信号提取算法[J].郑州大学学报（理学版）,2009,41(1):99-103. 被引量：3
-
5王凌燕,黄公亮,侯文.基于独立分量分析的潜艇振动信号盲分离技术[J].计量与测试技术,2009,36(3):14-16. 被引量：1
-
6张剑,陈豪.欠定条件下的空间同频信号盲分离[J].空间电子技术,2012,9(2):10-15.
-
7杜钊,李宏伟,张建忠.L-DACS中的信号分离算法的研究[J].传感器与微系统,2012,31(6):45-48. 被引量：2
-
8徐桂芳,陈莹莹,徐晋.SHIBBS盲分离算法失效性分析[J].机械与电子,2010,28(S1):140-142.
-
9张发启.盲源信号分离技术[J].现代电子技术,2004,27(20):81-82. 被引量：5
-
10张梅,金施群.圆度测量误差分离技术解决ICA的不确定性问题[J].黑龙江科技学院学报,2004,14(5):290-292.
同被引文献5
-
1COMON P. Independent Component Analysis,A New Con- cept [ J ]. Signal Processing, 1994,36 ( 3 ) : 287 - 314.
-
2LEE T W. GIROLAMI M, SEJNOWSKI T J. Independent Component Analysis Using an Extended Infomax Algorithm for Mixed Sub-gaussian and Super-gaussian Sources [J]. Neural Computation, 1998 ( 11 ) :609 - 633.
-
3刘琚,梅良模,何振亚.一种盲信号分离的信息理论方法[J].山东大学学报（自然科学版）,1998,33(4):398-403. 被引量：6
-
4刘琚,何振亚.盲源分离和盲反卷积[J].电子学报,2002,30(4):570-576. 被引量：63
-
5杨竹青,胡德文.独立成分分析方法在盲源信号分离中的应用[J].计算机测量与控制,2002,10(3):200-202. 被引量：19
-
1乔永凤,马建芬.改进的基于神经网络的信息最大化语音增强算法[J].太原理工大学学报,2007,38(4):301-303.
-
2刘琚,梅良模,何振亚.一种盲信号分离的信息理论方法[J].山东大学学报（自然科学版）,1998,33(4):398-403. 被引量：6
-
3周存,程理丽,解静.独立分量分析盲信号分离方法研究[J].无线电工程,2012,42(12):30-32. 被引量：3
-
4丁志刚,朱孝龙,焦李成.基于独立分量分析的DS-CDMA系统接收机[J].电子学报,2000,28(z1):97-100. 被引量：3
-
5孔薇,杨杰,周越.基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法[J].上海交通大学学报,2004,38(12):1957-1961. 被引量：11
-
6张旭秀,王培,邱天爽.基于改进信息最大化法的盲多用户检测[J].信息与控制,2008,37(5):556-559.
-
7王惠刚,梁红,李志舜.任意信号源的盲分离[J].信号处理,2002,18(2):151-154. 被引量：4
-
8樊雯,张雪英,贾海蓉.改进的信息最大化语音盲分离算法[J].电声技术,2011,35(11):39-41. 被引量：1
-
9余淑萍,杨铁军.独立分量分析及其应用[J].计算机系统应用,2009,18(9):156-158. 被引量：1
-
10崔少华,赵庆平.独立分量分析法去噪的研究与应用[J].牡丹江师范学院学报（自然科学版）,2016,42(2):27-29. 被引量：5
