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独立分量分析的神经网络方法     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Independent Component Analysis by Neural Networks Approach
【作者】 万敏;
【导师】 章毅;
【学位授予单位】 电子科技大学;
【学科专业名称】 计算机软件与理论
【学位年度】 2011
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 电子科技大学
【网络出版投稿时间】 2011-10-28
【关键词】 神经网络; 独立分量分析; 不变集; 收敛; 混沌;
【英文关键词】 Neural networks; independent component analysis; invariant set; convergence; chaos;
【中文摘要】 独立分量分析(ICA)是信号处理领域的一种重要技术,它的目标是从多通道测量所得到的由若干独立信源混合而成的观察信号中分离出独立成分。作为一个重要的统计分析工具,ICA在语音分离、生物医学信号处理、图像处理、通讯等领域已经得到了广泛的应用。 神经网络是进行独立分量分析的一种重要工具,与其它方法相比,利用神经网络分解独立分量的计算更简单,而且更适合于在实时环境中在线提取独立分量。ICA神经网络的动力学性质研究对其实际应用起着至关重要的作用,因而引起了学术界的广泛关注。研究这类网络动力学性质的传统方法是DCT方法,该方法将原来的系统转化为相应的确定连续时间DCT(Deterministic Continuous Time)系统,通过DCT系统来间接地研究原始系统。该方法基于随机逼近理论,要求学习速率必须收敛到零,而实际应用中这个条件很难达到。为克服这个缺点,DDT(Deterministic Discrete Time)方法被提出并得到了广泛应用,该方法一方面保持了原始系统的离散特征,另一方面不需要DCT方法的严格条件,因而更加合理。本文将利用DDT方法对几个ICA神经网络的动力学性质进行研究。本文的主要创...
【英文摘要】 Independent component analysis (ICA) is an important technique for signal processing. The goal of ICA is to reveal the independent components from a set of observed signals with little knowledge about the sources and mixture. As an important statistical analysis tool, ICA has many applications in speech signal separation, biomedical signal processing, image processing, communication, etc. Neural networks method is an important approach to separate independent component from mixtures. Compared with other app...
【更新日期】 2011-11-22

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