fastica的改进算法及应用研究

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1、轴為却終尖净硕±学位论文ＦａｓｔＩＣＡ的改进算法及应用研究学科专业由路与系统学位类型口科学学位□专业学位罗文娟研究生姓養导师姓名、职称袁莉芬副教授论文编号湖南师范大学学位评定委员会办＇公室二零一六年五月分类号ＴＮ３９１密级公开学巧代码１０５４２学号２０１３０２１１０９１５ＦａｓｔＩＣＡ的改进算法及应用研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＦａｓｔＩＣＡａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｌｉｃａｔｉｏｎｉｔｓａｐｐ研究生姓名罗文娟指导教师姓名、职称袁莉务副教授学科专业电路与系统

2、研究方向信号处理湖南师范大学学位评定委员会办公室二零一六年五月摘要ｋｅｎｄｅｎ一独立成分分析（ＩｎｃｔＣｏｍｏｎｅｎｔＡｎａｌｓｉｓＩＣＡ）ｐｐｙ，是种从多维数据中寻找其具有内在独立性和非高斯性因子的数据处理方法。ＩＣＡ可Ｗ在未知源信号及混合矩阵信息的情况下分离出相互统计独立的源信号。由于ＩＣＡ的独立性假设前提在大多数实际问题中是可ＣＡ在、、、满足的，因此Ｉ语音信号处理图像处理人脸识别模式识别、数据挖掘和医学信号处理等领域具有非常重要的应用价值，其理论和算法的研究也逐渐受到广泛学者的关注。ＩＣＡ经过近二十年的一一发展日渐成熟，但是

3、目前仍然有些问题有待进步完善，其中包括。如何提高算法的收敛性能，Ｗ便更好的应用到实际中本文重点研究了目前较为成熟并且广泛使用的基于负贿的快速独立分量分析算法（ＦａｓｔＩＣＡ），并针对ＦａｓｔＩＣＡ算法对初始值比较一敏感的问题提出了种改进算法，引入十五阶收敛的牛顿迭代修正格式对ＦａｓｔＩＣＡ算法的核也迭代过程进行改进，仿真实验表明改进算法在保证分离效果的前提之下改善了算法对初始值的依赖性，具有更快更稳定的收敛速度。本文将改进的化ｓｔＩＣＡ算法引入到视频序列运动目标检测中，将各视频顿看作由包含运动目标的前景图像和背景图像经过线性叠加而得到的观测信号，

4、对观测信号采用改进的ＦａｓｔＩＣＡ算法得到运动目标图像和背景图像的估计，从而检测出运动目标。实验结果显示，采用改进的Ｆａ如ＣＡ算法的运动目标检测方法可Ｗ获得比较完整且清晰Ｉ的运动目标图像，而背景差分法得到的前景图像中丢失了运动目标的部分信息。因此，引入改进的ＦａｓｔＩＣＡ算法的运动目标检测方法能克一一服常规方法的些缺点，具有定的理论意义和应用价值。关键词：独立成分分析，化ｓｔＩＣＡ，牛顿迭代法，运动目标检测ＩＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ（ＩＣＡ）ｉｓａｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅ

5、ｔｈｏｄｗｈｉｃｈｓｅａｒｃｈｆｏｒｉｔｓｉｎｓｔｒｉｎｓｉｃｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ＇－ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅａｎｄｎｏｎｇａｕｓｓｓｆａｃｔｏｒｆｒｏｍｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｄａｔａ．ＩＣＡｃａｎｓｅｐａｒａｔｅｓｏｕｒｃｅｓｉｇｎａｌｓｗｈｉｃｈｉｓｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｌｙｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｗｈｅｎｎｏｔｈｉｎ呂ｉｓｋｎｏｗｎａｂｏｕｔｓｏｕｒｃｅｓｉｇｎａｌｓａｎｄｈｙｂｒｉｄｍａｔｒｉｘ．ＩＣＡｈａｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅｉｎｍａｎｙａｓｐｅ

6、ｃｔｓｄｕｅｔｏｔｈａｔｔｈｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅａｓｓｕｍｐｔｉｏｎｓｃａｎｂｅｓａｔｉｓｆｉｅｄｉｎｔｈｅｍｏｓｔｒａｃｔｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓｓｕｃｈａｓｓｅｅｃｈｓｉｇｎａｌｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐ，，ｐｐｉｍａｅｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆａｃｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｄａｔａｇｐ，邑，ｐｇ，ｍｉｎｉｎ呂，ａｎｄｍｅｄｉｃａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｓｏｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｉｔｓｔｈｅｏｒｙａｎｄａｌｇｏｒｉｔｈｍａｌｓｏｄｒａｗｓｔｈ

7、ｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｏｆｂｒｏａｄ＇ｓｃｈｏｌａｒｓ．ＩＣＡｃｏｍｅｓｔｏｍａｔｕｒｅｗｉｔｈｎｅａｒｌｙ２０ｙｅａｒｓｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｂｕｔｔｈｅｒｅａｒｅｓｔｉｌｌｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓｔｏｂｅｆｕｒｔｈｅｒｐｅｒｆｅｃｔａｔｐｒｅｓｅｎｔｉｎｃｌｕｄｉｎｈｏｗｔｏｉｍｏｖｅｔｈｅｃｏｎｖｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅ，ｇｐｒｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｂｅｔｔｅ