改进的参考独立分量分析算法

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1、第37卷第4期华中科技大学学报(自然科学版)Vol.37No.42009年4月J.HuazhongUniv.ofSci.&Tech.(NaturalScienceEdition)Apr.2009改进的参考独立分量分析算法1,212李昌利廖桂生李用江(1西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;2广东海洋大学信息工程学院,广东湛江524088)摘要:鉴于参考独立分量分析定义了所谓的接近性度量函数和与之相关的不等式,并把它作为约束项引入到负熵对比度函数中,取得了很好的分离效果,但存在若阈值选取不当

2、则算法不收敛的问题.提出一个改进算法,算法的优化函数为负熵对比度函数和参考独立分量分析算法中的接近性度量函数之积,巧妙地避开了这个难以确定的阈值参数.针对合成数据和实际ECG数据的仿真实验表明,改进算法收敛快、提取效果好.关键词:盲源分离;独立分量分析;盲源提取;参考独立分量分析;参考信号中图分类号:TN911.25文献标识码:A文章编号:167124512(2009)0420055203Improvedalgorithmforindependentcomponentanalysiswithreference1,21

3、2LiChangliLiaoGuishengLiYongjiang(1NationalKeyLaboratoryforRadarSignalProcessing,XidianUniversity,Xi′an710071,China;2SchoolofInformationEngineering,GuangdongOceanUniversity,Zhanjiang524088,China)Abstract:Independentcomponentanalysiswithreference(ICA2R)definesas

4、o2calledclosenessmeas2urefunctionandinequalityconcerned,incorporatesitintothenegentropycontrastasaconstrainedtermstoachievegoodseparationresults.However,theoreticanalysisandexperimentsshowsICA2Revencan′tconvergeifthethresholdparameterisimproperlyselected.Animpr

5、ovedalgorithmispres2ented,whoseoptimizationfunctionistheproductofthenegentropycontrastandtheclosenessmeas2urefunctioninICA2R,anditcansmartlyavoidthethresholdparameterdifficulttodetermine.Exper2imentswithsyntheticsignalsandrealexchangesoftwaregenerator(ECG)datad

6、emonstrateitsquickconvergenceandgoodseparation.Keywords:blindsourceseparation(BSS);independentcomponentanalysis(ICA);blindsourceex2traction(BSE);independentcomponentanalysis(ICA);referencesignal独立分量分析(ICA)把观测信号分解为相互趣源信号的某些先验知识,其分离效果更加有效.统计独立的分量,由于统计独立的假设在许多实参考独

7、立分量分析(ICAwithreference,ICA2R)际应用中容易满足,因而这种技术从一提出就引或约束独立分量分析(constrainedICA,cICA)通起了学术界广泛的兴趣并获得了巨大的成功.当过有效利用这些先验知识,取得了非常好的性[3~8]放宽相互统计独立这个假设时,就成为一般的盲能.本文在分析ICA2R或cICA算法原理及源分离(BSS)问题.BSS在生物医学信号分析和其不足的基础上,提出了一个简单的算法.处理、地球物理数据处理、数据挖掘、语音分析、图像识别和增强以及无线通信等领域应用广1参考独立分量

8、分析[1~6]泛.在很多应用中,可以获得的混合信号很多,而真正有用或感兴趣的源信号很少.这时BSS最简单的ICA数学模型为x=As,式中:x是就变为盲源提取(BSE).BSE可以充分应用感兴n个传感器观测信号组成的向量;s是m个源信收稿日期:2008210203.作者简介:李昌利(19762),男,博士研究生,E2mail:charlee.li

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