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改进的步长自适应小波ICA图像盲分离方法  
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【英文篇名】 Improved step-size adaptive method of wavelet ICA image blind separation
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【作者】 廖滔; 刘辉;
【英文作者】 LIAO Tao; LIU Hui Institute of Physics and Information Science; Hunan Normal University; Changsha 410081; China;
【作者单位】 湖南师范大学物理信息科学学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2011年 32期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 步长自适应; 自然梯度算法(NGA); 小波ICA(WICA); 双曲正切函数; 图像盲分离;
【英文关键词】 step-size adaptive; Natural Gradient Algorithm(NGA); Wavelet Independent Components Analysis(WICA); hyperbolic tangent function; image blind separation;
【摘要】 介绍了独立分量分析基本原理,阐述了自然梯度算法以及小波ICA方法。采用性能指数(PI)的思想,设定一个新的评判目标函数L(w)达到最优的标准,并且根据此标准,提出了一种改进的基于双曲正切函数步长自适应方法。通过计算机仿真实验,证实了其各方面的优越性能。
【英文摘要】 This paper introduces the basic principle of ICA,elaborates the natural gradient algorithm and the methods of ICA wavelet.With the idea of Performance Index (PI) ,it sets an improved criterion to judge whether the objective function L(w) is optimal.And based on this standard,it gets a new step-size adaptive method,by using hyperbolic tangent function. Through computer simulation,it confirms the superiority of its various aspects.
【基金】 湖南省教育厅项目(No.10C0922)
【更新日期】 2011-12-16
【分类号】 TN911.7
【正文快照】 1独立分量分析原理独立分量分析(Independent Components Analysis,ICA)是信号处理领域在20世纪90年代后期发展起来的一项新的处理方法。ICA的目的利用各个源信号之间的相互独立特性,仅根据已知的观测信号x估计出未知独立源s。其在图像处理、数据分析、数据压缩、资源定位、无?

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