独立分量分析及其在信号处理中的应用-论文.pdf

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1、·28·科技论坛独立分量分析及其在信号处理中的应用蔡元波(肇东市政府服务大庆事务办公室，黑龙江肇东151100)摘要：独立分量分析是一种较为先进的信号统计处理方法，其从开始提出到今天只发展了短短的20年左右时间，却在社会的多个行业领域中发挥了极为广泛的应用。现本文就通过对独立分量分析的基本算法原理进行简单分析，来探讨其在语音信号、图像信号、通信信号、医学信号以及其他信号处理中的具体应用问题，指出独立分量分析在信号处理中的应用优势。关键词：独立分量分析；信号处理；算法原理；应用领域在当前的信息科技发展中，对各

2、种信号的处理是实现信息技术利用独立性假设与高阶统计量等技术手段，可要通过预处理、特征的关键。而随着信息技术的不断深入发展以及信息科技的广泛应提取和分类识别等方法来对人脸图像进行识别，能够快速准备的判用，使得在很多领域中在对信号进行处理或对数据进行分析时，往断出图像人脸特征空间，从而达到人脸识别目的。ICA技术的应用往会面临较为复杂的多维信号处理问题。为了能够精准、快速的完大大提高了人脸识别的准确率，在海关、刑侦、科研等多个领域发挥成这些多维信号的处理与分析，独立分量分析技术方法(ICA)应运而了重要作用。生

3、，很好的解决了信号处理中盲源分离、特征提取以及盲解卷积等2．3通信信号处理。无论是有线或是无线传输系统，接收端收到多种问题，极大的提升了信号处理的精度和速度，促进了信号处理的信号不仅包含了多个信号源的混合信号，而且无法避免地受到各技术水平的快速提升，并在多个信号处理领域中得到了更广泛的应种噪声干扰和传输延时等影响。因此可以利用ICA理论来提取有用用。的信号，从而提高通信系统的抗干扰能力。1lCA的基本算法原理例如在阵列信号处理方面，使用多个发射和接收天线可以构建ICA算法的基本原理是依据独立性度量准则来建立

4、目标函数，多输入多输出(MIMO)系统，雷达接收到的是多个目标发出的混迭信使分离出的独立分量最大程度地逼近各个源信号。各种ICA算法的号，而这却恰好建立了一个具有多个输人源和多个混迭输出的典型不同之处主要体现在独立性度量准则的选取和对目标函数的优化ICA模型。利用ICA和天线阵列的结构可以提高对被检测对象在方准则，这两方面构成了ICA理论的核心。目标函数决定算法的统计位，数量以及特性等方面的认识，并能实现噪声抑制。性质，优化算法决定算法的收敛速度和稳定性。ICA算法大致可以2．4医学信号处理。医学图像获取过

5、程中所测得的生理信号往分为3类：基于非高斯性的独立性判据方法、基于信息论的独立性往是若干独立成分的加权叠加，例如诱发脑电信号总是被自发脑电判据方法、基于高阶统计量的方法。信号淹没，而且常伴有心电、眼动、头皮肌电等干扰。对比较复杂的2ICA在各个信号处理领域中的具体应用生物医学信号，如心电图(ECG)、脑电图fEE(等信号进行盲分离，提作为一种先进的信号处理技术，ICA在当前的多个信号处理高人类对自身的认识和医学诊断的准确性，ICA在这一方面发挥了领域中都具有非常广泛的应用，如语音信号处理、图像信号处理、通作

6、用。信信号处理等多个行业领域都用到了ICA技术。采用ICA技术进例如脑磁图(MEG)是一种临床非扩散性技术，通过它可以使脑行信号的提取、增强、降噪、缩减以及分类，能够比其他信号处理方皮层的神经元有很好的时间和空间分辨率。当处理脑磁图信号时，式更具优越性，表现在速度更快、分析数据更精准，处理效果更理想研究人员面临在有非自然干扰信号的情况下提取神经元基本信号等方面。特征的问题，同时干扰信号的幅度可能比脑信号的幅度要高，且非2．1语音信号处理。在语音信号处理中，ICA的应用范围正在不自然干扰信号在形状上接近病态信

7、号。ICA能很好地从脑磁图信号断扩展。最初的ICA主要是用来实现信号降噪，能够从麦克风多收里分离出眼运动及眨眼时的信号，还能分离出心脏活动、肌肉运动集的多种嘈乱的语音信号中分离出目标信号，以达到语音信号分析及其它非自然信号。和降噪效果，非常适合现场语音录入的信号收集与处理。当然对着2．5其他信号处理应用ICA技术的不断完善，其在语音信号处理中的应用也越来越广，例2．5．1寻找金融数据中隐藏的影响因素。将ICA应用于金融工程如在加性噪声与输入信号统计独立的前提假设下，通过引入增广矩是一个探索性的工作阶段。但相

8、关研究表明，通过ICA分析现金流阵把自适应滤波问题表述为ICA数学模型，从而把噪声从系统输出时间序列数据，确实能发现一些影响金融现象的基本因素，甚至能信号中分离出来。该算法的主要优点是对非高斯信号具有较强的鲁定量地得到各种因素之间的大致权重比例。棒性，同时具有线性计算复杂度。这种基于ICA的自适应滤波算法2．5。2地震预测。从地震测量信号中分辨出不同频率和幅值的波己经被成功地应用于系统辨识和立体声声学回波的自适应