基于高斯矩的NoisyICA研究

摘要：

独立分量分析(ICA)作为有效的盲源分离技术(BSS)是信号处理领域的热点.实际信号或多或少的都含有噪声,如果信噪比低于某值将得不到良好的分离效果.该文定义不同参量的高斯函数的期望为随机向量的高斯矩,证明随机向量的高斯矩可作为无偏估计的单值对照函数应用于带高斯噪声的ICA模型.由此利用最大化基于高斯矩的对照函数,得到FastICA改进算法-noisyICA.

关键词：多维信号处理、带噪独立分量分析、高斯矩

分类号：TP1(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60172029

在线出版日期：2005-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：212-213