本文關(guān)鍵詞：基于含噪復(fù)值ICA信號(hào)模型的快速不動(dòng)點(diǎn)算法　出處：《電子與信息學(xué)報(bào)》2014年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：復(fù)數(shù)快速不動(dòng)點(diǎn)算法亦稱為復(fù)數(shù)FastICA算法,是盲信號(hào)分離的一類重要算法。然而,該算法對(duì)被噪聲污染的混合源的分離效果較差,尤其是在低信噪比的情況下。這主要是由于在噪聲環(huán)境下,被白化過(guò)后的信號(hào)樣本的相關(guān)矩陣不再是單位陣而是一個(gè)對(duì)角矩陣。該文基于復(fù)信號(hào)快速不動(dòng)點(diǎn)算法,首先將基于含噪復(fù)值ICA信號(hào)模型的混合源投影到信號(hào)子空間,以便進(jìn)行去噪和去相關(guān)處理,然后對(duì)現(xiàn)有的復(fù)數(shù)FastICA算法的學(xué)習(xí)規(guī)則做了修正,從而在迭代更新過(guò)程中考慮了噪聲的影響,因此將顯著提高復(fù)數(shù)FastICA算法的盲信號(hào)分離性能。文中給出了去噪非圓信號(hào)nc-FastICA算法的推導(dǎo)和步驟,仿真結(jié)果說(shuō)明了該算法的有效性。
[Abstract]:Complex fast fixed point algorithm, also known as complex FastICA algorithm, is an important algorithm for blind signal separation. Especially in the case of low signal-to-noise ratio. This is mainly due to the noise environment. The correlation matrix of whitened signal samples is not a unit matrix but a diagonal matrix. First, the mixed source based on the noisy complex value ICA signal model is projected into the signal subspace for denoising and de-correlation processing, and then the learning rules of the existing complex FastICA algorithm are modified. Therefore, the effect of noise is considered in the iterative updating process. Therefore, the blind signal separation performance of complex FastICA algorithm will be improved significantly. The derivation and steps of de-noising non-circular signal nc-FastICA algorithm are given in this paper. Simulation results show the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;中國(guó)石油大學(xué)(華東)理學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 1引言獨(dú)立分量分析(Independent ComponentAnalysis,ICA)是上個(gè)世紀(jì)90年代發(fā)展起來(lái)的一種盲信號(hào)處理方法[1],主要用于盲源分離(Blind SourceSeparation,BSS)。經(jīng)過(guò)20多年的探索研究,ICA已在理論上獲得重要發(fā)展,并在音頻信號(hào)處理、圖像信號(hào)處理、陣列信號(hào)處理、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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