【摘 要】
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低信噪比下的去噪一直是一个难题，最近Emir等人提出了independent component analysis（ICA）去噪方法，该方法在光学功能成像中得到了成功应用。但研究发现在极低信噪比，由于观测信
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低信噪比下的去噪一直是一个难题，最近Emir等人提出了independent component analysis（ICA）去噪方法，该方法在光学功能成像中得到了成功应用。但研究发现在极低信噪比，由于观测信号的样本协方差矩阵具有奇异性，这使得ICA去噪算法中的白化处理步骤无法进行。为解决这一问题，本文利用信号子空间的概念，在ICA去噪方法的基础上提出了一种新的基于信号子空间的ICA（ICA based on signal subspace；SSICA）去噪方法。仿真表明该方法能在极低信噪比下有效去噪，同时
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