基于FastICA算法的盲源分离

摘要：

近年来,ICA(Independent Component Analysis,独立成分分析)已成为处理BSS(Blind Source Separation,盲源分离)问题的主要手段,同时也受到人们越来越多的关注,为此讨论ICA的原理及其优越性.首先介绍ICA,然后引入FastICA算法的推导过程,最后通过MATLAB仿真将其与梯度算法、PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)算法所得的仿真结果进行对比分析.通过算法验证,经FastICA处理得到的分离信号与源信号相关系数的绝对值不小于0.99,与其他两种算法比较可以明显地得到FastICA是一种更为有效的盲源分离方法.

关键词：独立成分分析、盲源分离、主成分分析、梯度算法

所属期刊栏目：21

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61032001,60972159,61002006

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：93-96