基于动态独立分量分析算法的谐波检测

介绍了一种基于峭度的非高斯极大的动态独立分量分析算法,并将其引入到谐波检测中。该算法在非高斯极大ICA算法的基础上,利用动态的递推关系公式计算得到当前的峭度值,并将峭度的非高斯极大作为独立性判据,从而实现谐波信号的盲分离。为了更好地逼近真实信号,对分离后的信号进行幅值修正,最终完成谐波的检测。仿真实验结果表明了该算法的正确性和可行性。

动态独立分量分析算法及其应用研究

对基于非高斯性极大ICA方法的动态实现及其应用进行了研究。介绍了基于峭度极大ICA算法原理,然后将其改造成一种能进行动态独立分量提取的ICA算法。对动态ICA算法的收敛性和盲源分离效果进行了分析研究,并将该算法应用于脑电信号的消噪。结果表明,该算法具有较好的收敛性能和盲源分离效果。