本文選題：獨立分量分析 + 盲源分離�。� 參考：《計算機應(yīng)用研究》2014年01期

【摘要】：首先簡單介紹了FastICA和RobustICA這兩種目前最為常用的盲源分離算法,并對這算法的目標函數(shù)以及優(yōu)化算法進行了分析研究,進一步對這兩種算法的穩(wěn)健性及算法復雜度等方面的性能進行分析比較。總的來看,RobustICA算法的綜合性能要優(yōu)于FastICA算法。
[Abstract]:First of all, the two most commonly used blind source separation algorithms, FastICA and RobustICA, are briefly introduced, and the objective function and optimization algorithm of this algorithm are analyzed and studied. Furthermore, the robustness and complexity of the two algorithms are analyzed and compared. In general, robust ICA algorithm has better performance than FastICA algorithm.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學信息系統(tǒng)工程學院;解放軍信息工程大學訓練部;
【分類號】：TN911.7

【共引文獻】

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2 楊德斌;楊聚星;陽建宏;章立軍;;基于聲信號分析的齒輪故障診斷方法[J];北京科技大學學報;2008年04期

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4 張毅;張輝;羅元;胡豁生;;采用Emotiv感知的智能輪椅運動控制的研究[J];重慶郵電大學學報(自然科學版);2012年03期

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10 姚俊良;楊小牛;李建東;李釗;;采用獨立分量分析的共道干擾消除[J];北京郵電大學學報;2010年05期

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3 周祥;樊濤;;基于盲源分離的儲油罐底腐蝕混疊信號的識別與分離[A];第八屆沈陽科學學術(shù)年會論文集[C];2011年

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5 張紅占;楊琳;王從慶;王志剛;;基于在線獨立分量分析算法的飛機艙音信息分離[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第二分冊）[C];2009年

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7 徐彬鋒;羅小剛;黃茜;彭承琳;;小波分析和獨立分量分析在事件相關(guān)電位提取方面的應(yīng)用[A];中國生物醫(yī)學工程進展——2007中國生物醫(yī)學工程聯(lián)合學術(shù)年會論文集（下冊）[C];2007年

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10 王延紅;張彤;許學忠;董明榮;;低空飛行目標聲信號的探測與分離[A];第八屆全國信息獲取與處理學術(shù)會議論文集[C];2010年

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8 李昌利;盲源分離的若干算法及應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學;2010年

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本文編號：1854878