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基于多维独立成分分析的数值仿真与分析
1
作者
谢永红
张国伟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第4期994-998,共5页
通过引入一个用于评价多维独立成分分析(MICA)算法性能的指标,进行数值仿真来研究其分离性。将多维Amari分离误差作为度量多维独立成分分析算法性能的一个重要指标,在比较分析研究vkMICA、cfMICA、MSOBI、SJADE等四个算法的分离性能的...
通过引入一个用于评价多维独立成分分析(MICA)算法性能的指标,进行数值仿真来研究其分离性。将多维Amari分离误差作为度量多维独立成分分析算法性能的一个重要指标,在比较分析研究vkMICA、cfMICA、MSOBI、SJADE等四个算法的分离性能的基础上,使用随机分布生成的字母信号进行仿真与测试,直观地显示了MICA模型的分离效果和不确定性。研究结果显示,MICA是一种非常有效的进行多维源信号分析的方法。
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关键词
多维
独立成分分析
多维amari
数值仿真
信号测试
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职称材料
题名
基于多维独立成分分析的数值仿真与分析
1
作者
谢永红
张国伟
机构
哈尔滨金融学院计算机系
西安交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第4期994-998,共5页
文摘
通过引入一个用于评价多维独立成分分析(MICA)算法性能的指标,进行数值仿真来研究其分离性。将多维Amari分离误差作为度量多维独立成分分析算法性能的一个重要指标,在比较分析研究vkMICA、cfMICA、MSOBI、SJADE等四个算法的分离性能的基础上,使用随机分布生成的字母信号进行仿真与测试,直观地显示了MICA模型的分离效果和不确定性。研究结果显示,MICA是一种非常有效的进行多维源信号分析的方法。
关键词
多维
独立成分分析
多维amari
数值仿真
信号测试
Keywords
Multidimensional Independent Component Analysis(MICA)
multidimensional
amari
numerical simulation
signal testing
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
O242.1 [理学—计算数学]
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作者
出处
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1
基于多维独立成分分析的数值仿真与分析
谢永红
张国伟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
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