【摘 要】
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独立分量分析(ICA)是一种通过最大化多维观察向量元素的统计独立性寻找一个线性变换的统计方法,其作为一种有效的盲源分离技术(BSS)已经成为信号处理领域的热点。现实中的信
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院 太原 030024
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独立分量分析(ICA)是一种通过最大化多维观察向量元素的统计独立性寻找一个线性变换的统计方法,其作为一种有效的盲源分离技术(BSS)已经成为信号处理领域的热点。现实中的信号或多或少地都含有噪声,如果信噪比低于某值将得不到良好的分离效果。本文定义了不同参量的高斯函数的期望为随机向量的高斯矩,证明随机向量的高斯矩可作为无偏估计的单值对照函数应用于带高斯噪声的ICA模型。由此利用最大化基于高斯矩的对照函数,对一般的无噪声时的ICA方法进行改进,得到一种新的有噪ICA算法。在计算机上用MATLAB进行仿真,分离效果良好,证明了新算法的可行性。
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