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基于NSCT的独立分量分析方法 被引量:1

Independent component analysis based on NSCT
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摘要 为了提高独立分量分析(ICA)算法的分离性能,提出了基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的ICA方法。首先对混合图像进行NSCT,使混合图像的非高斯性在NSCT域得以增强,然后在变换域求解分离矩阵。理论分析和仿真实验均表明,该方法可以获取更好的分离精度和更快的收敛速度。 In order to improve the separation performance of the independent component analysis (ICA) algorithm, a new method based on nonsubsampled contourlet transform (NSCT) is proposed in this paper. Firstly, the mixed images are decomposed using NSCT, which increases the non-Gaussianity in the NSCT domain directly. Theory analysis and simulation experiments all convergence rate and separation accuracy. domain, then the separated matrix can be obtained in the transform show that the new method can achieve superior performance in both
出处 《微型机与应用》 2013年第20期44-47,共4页 Microcomputer & Its Applications
关键词 独立分量分析 非下采样轮廓波变换 固定点算法 峭度 性能指数 ICA NSCT FastICA kurtosis performance index
  • 相关文献

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二级参考文献29

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