独立成分分析算法护理干预对卵巢癌患者术后并发症的预防价值

目的探讨独立成分分析算法护理干预对卵巢癌患者术后并发症预防的价值。方法选择2018年5月—2020年4月在本院诊治的66例卵巢癌患者作为研究对象,随机分为试验组与对照组,每组各33例。所有患者都进行腹腔镜下卵巢癌全面手术分期治疗。对照组在围手术期采取常规护理,试验组在对照组护理的基础上采取独立成分分析算法护理干预。结果所有患者均顺利完成手术,术中无并发症发生,两组患者的手术时间、术中出血量比较,差异无统计学意义(P>0.05);试验组患者的术后排气时间与术后住院时间均少于对照组(P<0.05);试验组患者术后14 d的感染、肠梗阻、深静脉栓塞等并发症发生率为6.06%,低于对照组的21.21%(P<0.05);实施干预后,试验组患者的抑郁、焦虑评分均较对照组显著降低(P<0.05),试验组患者生活质量各维度评分均高于对照组(P<0.05)。结论独立成分分析算法护理干预能有效预防卵巢癌患者术后并发症的发生,且可缓解患者焦虑、抑郁情绪,提高生活质量,促进患者康复。

改进的复值快速独立分量分析算法

针对复值快速独立分量分析算法(CFastICA)对初始权值敏感且收敛速度较慢的问题,提出了改进的CFastICA算法。该算法首先利用牛顿下降因子优化牛顿迭代的收敛方向,使分离矩阵在一定程度上接近最优值,然后去除牛顿收敛因子,利用普通牛顿迭代实现分离矩阵快速收敛。仿真实验表明:提出的算法拥有和牛顿下降CFastICA同样的收敛精度,收敛时间比牛顿下降CFastICA减少了近53%,且在低SNR下,提出算法的综合收敛性能明显优于CFastICA和牛顿下降CFastICA算法。

基于盲源分离的一种快速独立分量分析算法

基于盲源分离理论提出了一种快速独立分量分析 (FastICA)算法 .该算法以负熵作为独立性判决准则 ,在迭代过程中引入遗忘因子 ,加快了算法的收敛速度 .仿真结果表明 ,该方法能快速。

光偏振复用正交频分复用系统中基于联合近似特征矩阵对角化-独立分量分析的盲均衡算法

该文提出一种在光偏振复用正交频分复用(PDM-OOFDM)系统中基于联合近似特征矩阵对角化-独立分量分析(JADE-ICA)的盲解偏振复用算法。在传统的偏振复用系统中,恒模算法(CMA)被用于解偏振复用信号。然而,该方法需要多次对CMA滤波器系数更新,CMA收敛时间较长,并且CMA算法解偏振复用可能导致奇异性问题。该文结合对经典ICA算法及其模型的分析,提出将JADE-ICA算法用于PMD-OOFDM系统中进行解偏振复用信号。利用该方法,可以分离在发送端和接收端混有高斯白噪声的偏振信号成分,并且提高了系统中偏振信号的分离性能;同时,避免了传统CMA在解偏振复用中的奇异性问题。仿真结果表明,该文方法可以有效分离PMD-OOFDM系统中的偏振信号。

独立分量分析算法在信号去噪中的应用

快速独立分量分析算法是近些年兴起的批量的数据处理方法。利用此方法对混有噪声的数据进行源信号与噪声信号的分离,并且以无噪声信号作为标准。通过对经过快速分量分析算法后的数据与无噪声数据相关系数的比较,证明快速独立分量分析在去除噪声方面的可行性。声学法仓储粮食的温度场检测是通过在粮仓周围布置扬声器与传声器,通过计算两个传声器接收到扬声器发出的声波飞行时间进而计算声波的飞行速度,再通过速度与温度之间关系可以得出这条声波路径上的温度。但是在实际的检测中,不可避免的将有噪声的干扰。因此本文使用快速独立分量分析的方法实现对噪声的抑制。

基于独立成分分析算法的非侵入式家用电动汽车充电负载的提取

采用非侵入式独立成分分析算法来提取电动汽车充电负载,包括电动汽车负载充电模式的3个阶段。所提出的无监督算法,能够提取不同类型的电动汽车(包括高压特斯拉电动汽车)的全部充电过程,并且回顾了所提出的独立成分分析方法的理论背景,说明了提取电动汽车充电模式中每一阶段的算法形成过程,显示了利用所提出的算法获得了从实际家庭获取的数据集的结果,验证了此算法的有效性。

基于独立分量分析的工频干扰消除技术

简要介绍了ICA的基本原理和快速算法,在分析地震信号和工频干扰特点的基础上,利用ICA技术来消除地震记录中的工频干扰,并与常规方法进行比较。研究结果表明ICA在有效消除工频干扰的同时,能够保护有效信号,并且在提高资料的信噪比方面更有优势,具有良好的应用前景。

基于改进的独立分量分析的人脸识别方法

将独立分量分析(Independen t Com ponen t A na lys is,ICA)作为人脸特征提取方法。ICA所提取的特征分类能力强、相互独立,对像素间高阶统计特性敏感,并且不易受光照变化的影响。实验结果表明,基于ICA的人脸特征提取方法的识别性能优于特征脸法。针对传统的ICA算法(In form ax算法)存在迭代次数多,难收敛,并且需要人工设定步长来调整学习速度的不足,本文采用F astICA作为ICA的快速算法,并将其关键迭代步骤加以改进,减少了耗时的雅可比矩阵求逆的运算次数。所提出的改进的F astICA具有无需人工参与,收敛速度快,迭代次数少的优点。在特征选择方面,本文将遗传算法(G enetic A lgorithm,GA)应用到独立分量的选择与优化中,从而在保证较高识别性能的前提下,获得最优的人脸特征子集。

基于FastICA算法的物理漏损流量分析模型

为解决传统供水管网物理漏损流量分析模型模拟准确度不高、无法体现物理漏损流量与水头关系的不确定性等问题,基于快速独立成分分析(FastICA)算法构建物理漏损流量分析模型.该模型将供水总流量划分为用水流量和物理漏损流量,并视为2个源信号.以供水总流量和管网入口处水头2个参数为输入参数,通过源信号分离获得2个流量的波形信息,通过比较相关系数确定源信号的顺序,通过水平衡方程确定物理漏损流量的真实尺度,实现物理漏损流量在时间序列上的模拟.该模型输入参数易于获取且有效避免了物理漏损流量与水头关系的复杂性,在单水源供水管网中模拟准确度较高,并且在供水管网水力模型节点流量分配中得到了较好的应用.

约束独立分量分析及其在脑电信号伪差分离中的应用

独立分量分析(ICA)算法是一种运用统计方法,从一系列标准信号中提取独立成分的技术。由于脑电信号是由若干相对独立的成分组成,所以运用ICA算法来处理脑电信号受到广泛关注。本文介绍了一种新型的约束独立分量分析(cICA)算法,它能解决FastICA算法在源信号分离时输出排列无序性的问题。并通过实验表明,它在脑电伪差分离时可减少人工处理的影响,且具有良好的稳健性与较快的收敛速度。

FastICA算法及其在地震信号去噪中的应用

ICA算法是求解盲源分离问题的有效算法。建立了ICA算法的数学模型,对模型的求解条件及多解性进行了分析。给出一种基于负熵极大的FastICA算法,讨论该算法在地震信号去噪中的应用。仿真实验验证了该算法的有效性。

基于遗传算法的盲源分离算法

针对现有盲源分离算法的性能依赖于对比函数选择的现象,提出了一种基于遗传算法的盲源分离算法,该算法直接从信号的样本序列中估计出信号的概率分布,解决了信号间互信息的求解问题.通过遗传算法最小化信号的互信息,实现了对线性混叠信号的分离.对模拟信号的分离结果表明,该算法可以成功地分离混叠信号,同时与快速独立分量分析算法相比,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖,因而对亚高斯和超高斯信号的混合信号表现出更加优异的分离能力.

ICA算法在fMRI中的应用

独立分量分析(ICA)是信号处理领域新近发展起来的一种很有应用前景的方法,而脑功能磁共振(fMRI)信号的有效分离与识别是一个正在研究和实验之中的技术领域。近年来,ICA已被成功地应用于fMRI数据的处理,成为分析fMRI数据的一种很有效的方法。本文介绍了ICA在分析fMRI数据方面的应用,以及多种ICA算法在fMRI信号盲源分离中的应用,分析了三种算法的问题,给出了本人对此研究的展望。

基于EOG的阅读行为识别中眨眼信号去除算法研究

由于眼电图(EOG)能反映不同行为状态下的眼球运动模式,因此,基于EOG的阅读行为识别已经成为一个新的研究热点。为了降低眨眼信号对阅读行为识别的影响,提高正确率,本文提出了一种基于独立分量分析(ICA)的眨眼信号去除算法。该算法首先利用ICA方法从原始多通道EOG信号中分离出眨眼信号,然后通过计算各输出通道的峭度值,自动识别眨眼信号通道,将其置零后映射回原始观测信号以达到噪声去除目的。实验室环境下,对降噪后的EOG信号进行阅读状态识别,其平均正确率达到95.5%,相比较原始EOG信号、带通滤波法及主分量分析方法(PCA)分别提升了3.39%,5.00%和2.70%,实验结果验证了所提算法的有效性。

FastICA算法在雷达快扫描中的应用

对于现代多普勒雷达来说,相关数据的计算精度依赖于估计单体内的独立样本数,独立样本数越多,精确度越大。为了增强雷达精确度和提高扫描速度,文中采用独立成分分析技术来增加独立样本数。独立成分分析算法通过迭代估计逐步逼近分离矩阵,从而得到所需的相对独立的因子。其中,快速不动点算法能在根本上显著提高计算方法的在线学习速度和可靠性,不仅收敛速度较快,而且收敛性不易破坏。利用基于极大似然估计的快速不动点算法先后对瑞利信号和模拟雷达信号进行了独立成分分析处理,并与常用的主成分分析技术进行了对比,获得了较好的试验结果,证实了独立成分分析技术的良好处理效果,为进一步应用于实际的多普勒雷达信号的处理奠定了基础。

遗传算法与ICA相结合的多姿态人脸识别算法

为了解决多姿态人脸识别问题,提出了基于独立成分分析(ICA)进行正面人脸合成的新方法。首先利用ICA提取不同姿态人脸的特征子空间,然后利用遗传算法(GA)优化不同姿态的特征子空间,最后利用通过训练得到的姿态转换矩阵得到代表待合成的正面人脸特征系数,并直接进行分类比较。通过实验,验证了新方法对人脸识别率有较大的提高,并进一步简化了识别过程。

一种OFDM系统混合ICA盲频偏估计算法

在无线正交频分复用(OFDM)系统中,通信对象高速移动造成的载波频偏(CFO)会严重恶化系统的传输性能,因此必须在接收机进行精确的CFO估计。在原有快速独立分量分析(Fast ICA)算法和自然梯度ICA算法的基础上,提出一种新的混合ICA盲频偏估计算法。改进算法先优化Fast ICA算法中的步长选择和定点迭代过程,通过最小化初始估计的分离矩阵,解决信号盲源分离时存在的顺序模糊性问题,同时与自然梯度ICA算法相结合进行CFO估计。采用循环矩阵设计将待估计矩阵中的参数个数由N×N减少到N,大大降低了复杂度。仿真结果表明,改进算法与经典算法相比估计精度明显提高。

基于RobustICA的盲分离干扰抑制算法

针对快速定点(FastICA)盲分离窄带干扰抑制算法对野点敏感和容易陷入鞍点或局部极值点的问题,提出了一种基于独立成分分析(RobustICA)的盲分离窄带干扰抑制算法。该算法采用精确线性搜索与代价函数峭度相结合,对峭度进行全局最优搜索,增强了对野点和局部点的鲁棒性。仿真结果表明,该算法抗强音频窄带干扰性能更优,在信噪比为-14 dB^-11 dB时将分离矩阵成功收敛的概率提高了1个数量级,增强了盲分离窄带干扰抑制算法的可用度。

基于改进Fast ICA-BP算法在直肠生理信号处理中的研究

大便失禁是指肛门括约肌失去对粪便及气体排出的控制能力。随着医工学科的交叉发展,提出了使用人工肛门括约肌系统(AAS)来帮助患者治疗大便失禁,重建直肠感知功能,监测直肠压力和诊断直肠病变。本文改进了原括约肌执行机构,分析了直肠受力情况,进行了AAS系统的离体信号采集实验。针对AAS系统在直肠生理信号处理方面的缺失,提出了使用相空间重构(PSR)对一维直肠压力信号进行多维重建,并利用改进的快速独立分量分析(Fast ICA)算法对重构信号进行分离,提取分离后直肠信号的特征分量,采用BP神经网络进行模式识别。实验对比表明,改进的执行机构对直肠平均最大应力基本保持在12 kPa左右,保证了直肠受压区域的正常供血,实现直肠内容物的夹持。该算法迭代次数少,分离效率高,直肠功能平均诊断率达89.5%,可以实现直肠生理信号的初步处理。

变电站复杂电磁环境下的无线通信干扰抑制方法

变电站内的电磁环境复杂多变,存在各种电磁干扰,对无线通信产生了严重的影响。本文提出了一种基于独立成分分析算法的变电站无线网络设备电磁干扰识别与抑制方法。首先分析了变电站中电磁脉冲对通信链路的影响,然后提出干扰抑制方法。最后用所提出的方法对变电站的无线通信图像的干扰进行了抑制,抑制后的图像的误码率明显降低,说明了所提出方法对干扰抑制的有效性。