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浅谈ICA算法用于相关源
Separate the dependent sources using ICA algorithm
【Author】 ZHANG Yu-jie LI Hong-wei (School of Mathematics and Physics,China University of Geosciences,Wuhan 430074)
【机构】 中国地质大学数理学院；
【摘要】 独立成分分析(Independent Component Analysis;ICA)是近十几年来信号处理的热点,在假设源信号相互独立的情况下已有许多成熟的算法已经提出,目前对相关源的研究也成了大家关注的话题。本文通过ICA的一些算法来分离源信号线性相关或非线性相关的相关源,得到非常有趣的一些结论。
【Abstract】 Independent component analysis(ICA) is the hotspot in signal processing near for several years.Supposes the sources mutually independent,many mature algorithms already were proposed.At present,the research about dependent sources became an attention topic.In this paper,we separate the linear or the nonlinear dependent source through ICA algorithms,and obtain some interesting conclusions.
【关键词】 独立成分分析；
相关源；
负熵；
互信息；
【Key words】 Independent Component Analysis(ICA)； Dependent Sources； Negentropy； Mutual Information；
【Key words】 Independent Component Analysis(ICA)； Dependent Sources； Negentropy； Mutual Information；
【基金】 国家自然科学基金资助课题NO.60672049;中国地质学学(武汉)优秀青年教师资助计划CUGUNL0733
- 【会议录名称】 第十三届全国信号处理学术年会（CCSP-2007）论文集
- 【会议名称】第十三届全国信号处理学术年会（CCSP-2007）
- 【会议时间】2007-08-25
- 【会议地点】中国山东济南
- 【分类号】TN911.72
- 【主办单位】中国电子学会信号处理分会、中国仪器仪表学会信号处理分会