收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

独立分量分析及其在阵列信号处理中的应用

李小军  
【摘要】:独立分量分析是一种从多维统计数据中寻找独立分量的方法,这种方法与其它方法相比较,其特点是所寻找的分量间满足独立非高斯性。独立分量分析只利用观测数据,在源信号和混合信道未知的情况下来提取独立分量。本文将从独立分量分析的学习算法和应用两方面进行研究,主要工作概括如下: 1.本文从独立分量分析的定义和假设条件出发,分析了独立分量分析的一些基本准则和常用方法;白化处理以及独立分量分析中信号的分类方法:利用非线性函数完成独立性分析的条件;给出了独立分量分析算法性能评价指标方法:将独立分量分析与主分量分析进行了比较。 2.在独立分量分析的理论研究框架下,研究了最优估计函数形式,获得了一种对得分函数进行估计的独立分量分析研究方法;本文通过利用混合高斯模型,给出了估计概率密度函数的EM算法,在此基础上利用高斯混合模型法获得了对分离矩阵的梯度学习算法。为了提高算法的稳定度和精确度,给出了一种迭代概率密度估计的独立分量分析学习算法。这种块处理方法可实现超、亚高斯混合信源的情况,同时在仿真实验过程中,研究了学习速率对学习算法的影响。 3.对于复值信号基于频率域的分析优于时域分析法,因为频率域分析能够提供更准确的信息。针对复值信号的独立分量分析问题,本文通过广义EHA准则和快速复值定点算法的研究,给出了一种改进的广义EHA准则算法,分析结果表明,这种算法可以实现对独立复值信号的分离。 4.研究了独立矢量基特性在阵列信号处理中的应用。独立分量分析方法针对统计独立信源的混合情况,在学习过程中所获得的分离矩阵提供了一组投影基矢量,具有相应的投影独立性。在此基础上,本文定义了独立矢量基,并利用独立矢量基的投影关系,对阵列中常见的DOA问题进行了研究,获得了对阵列信号的方位角估计。同时研究了白化过程所具有的自适应波束形成器特性。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 李大辉;王永红;;基于估计概率密度函数的独立分量分析方法[J];齐齐哈尔大学学报;2007年03期
2 覃溪;钟明辉;曹乃文;黄汉明;;基于ICA增强和谱熵的语音端点检测方法[J];电声技术;2006年10期
3 权友波;王甲峰;岳旸;李蕾;严俊;;盲源分离技术现状及发展趋势[J];通信技术;2011年04期
4 宋伟伟;谢胜曙;何怡刚;刘慧;;基于ICA的混合调制信号的盲分离[J];微计算机信息;2010年33期
5 刘伟群;刘云如;易叶青;;一种基于ICA数据库水印嵌入算法的研究[J];科学技术与工程;2006年05期
6 纪建;田铮;;基于独立分量分析的极化SAR图像的相干斑抑制[J];计算机应用;2006年10期
7 胡洪坡;刘树钢;任德成;张更新;;卫星混合信号分离中的ICA应用技术[J];数字通信世界;2009年01期
8 吕淑平;方兴杰;;基于独立分量分析的自适应在线算法[J];计算机应用研究;2010年11期
9 吴小培;叶中付;郭晓静;张道信;胡人君;;基于滑动窗口的独立分量分析算法[J];计算机研究与发展;2007年01期
10 马曾;赵时;;基于PCA-ICA的盲源分离算法研究[J];电脑知识与技术(学术交流);2007年21期
11 晁永国;戴芳;韩舒然;何静;;改进的非负稀疏编码图像基学习算法[J];计算机工程与科学;2010年01期
12 程娇;王晓凯;李锋;;独立分量分析可调速率相对梯度算法[J];信息与电子工程;2010年02期
13 焦芳芳;封志宏;杨桂芹;;盲信号分离及盲信号抽取研究[J];无线电工程;2011年09期
14 冶继民;张贤达;金海红;;超定盲信号分离的半参数统计方法[J];电波科学学报;2006年03期
15 贾金玲;姚毅;陈志利;;基于ICA的盲信号分离算法研究[J];四川理工学院学报(自然科学版);2007年02期
16 刘金华;佘堃;;一种采用小波滤波的独立分量分析算法[J];电子测量与仪器学报;2010年01期
17 易叶青;林亚平;刘云如;;基于决策图贝叶斯的盲源信号分离算法[J];计算机工程与应用;2010年23期
18 易叶青;林亚平;林牧;李小龙;王雷;;基于遗传算法的盲源信号分离[J];计算机研究与发展;2006年02期
19 郭薇;耿伯英;;基于Floatboost算法的多视角目标识别[J];海军工程大学学报;2008年06期
20 杨红卫,段守敏,彭煊,王炳锡;一种改进的基于ICA的信号增强方法[J];电声技术;2003年07期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 党建武;张彩珍;张全新;;基于神经网络的列车自动运行控制系统研究[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
2 高协平;;关于BP神经网络用于求解二次规划[A];1999中国控制与决策学术年会论文集[C];1999年
3 汪小帆;宋文忠;;高阶连续时间随机神经网络学习算法研究[A];1995年中国控制会议论文集(下)[C];1995年
4 仲自勉;翟军;陈宝树;李连根;;充分利用样本信息的神经元模型[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
5 李海岭;罗先启;葛修润;;自递归神经网络预测结构响应[A];新世纪岩石力学与工程的开拓和发展——中国岩石力学与工程学会第六次学术大会论文集[C];2000年
6 段培永;邵惠鹤;;基于广义基函数的CMAC神经网络的一种改进学习算法[A];1998中国控制与决策学术年会论文集[C];1998年
7 覃祖旭;张洪钺;;基于神经网络的非线性状态观测器研究[A];1995年中国控制会议论文集(上)[C];1995年
8 李鸿儒;邓长辉;顾树生;温馨;;递归神经网络快速学习算法的研究[A];2000中国控制与决策学术年会论文集[C];2000年
9 李明;杨成梧;;PID神经网络的改进PSO学习算法[A];第25届中国控制会议论文集(中册)[C];2006年
10 廖俊;朱世强;林建亚;;自适应神经模糊控制器[A];1995年中国控制会议论文集(下)[C];1995年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李小军;独立分量分析及其在阵列信号处理中的应用[D];西安电子科技大学;2004年
2 周仲兴;复合下肢想象动作电位的特征识别新技术研究[D];天津大学;2009年
3 韩军;内燃机的非平稳信号分析方法及其噪声源小波识别技术的研究[D];天津大学;2004年
4 焦卫东;基于独立分量分析的旋转机械故障诊断方法研究[D];浙江大学;2003年
5 许宏吉;发射分集和波束形成优化设计及其盲接收技术研究[D];山东大学;2005年
6 林秋华;基于盲源分离的图像与语音加密新方法研究[D];大连理工大学;2006年
7 米建勋;带参考信号的独立分量分析理论及其应用研究[D];中国科学技术大学;2010年
8 静行;基于独立分量分析的结构模态分析与损伤诊断[D];武汉理工大学;2010年
9 万敏;独立分量分析的神经网络方法[D];电子科技大学;2011年
10 郭晓静;独立分量分析在脑—机接口中的应用研究[D];安徽大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 周成;基于独立分量分析的单通道语音降噪算法的研究[D];电子科技大学;2005年
2 何付志;独立分量分析在脑电信号分析中的应用[D];山东大学;2005年
3 张丽丹;基于监督独立分量分析的人脸识别[D];哈尔滨工程大学;2005年
4 王可;盲源分离技术在多通道信号处理中的应用[D];汕头大学;2004年
5 范建中;基于ICA和小波神经网络的人脸识别研究[D];华侨大学;2005年
6 朱瑾;基于肤色和独立分量分析的人脸检测技术研究[D];华侨大学;2005年
7 周旭欣;独立分量分析算法的计算机仿真及其在多导脑电信号处理中的应用[D];四川大学;2005年
8 吕鑫;独立分量分析在MIMO OFDM系统信道盲估计中应用的研究[D];兰州大学;2006年
9 赵玲;基于独立分量分析和非负矩阵分解的人脸识别研究[D];兰州大学;2006年
10 孙晶;语音增强算法研究[D];吉林大学;2006年
中国重要报纸全文数据库 前8条
1 PALADIN;化整为零,变繁为简[N];电脑报;2003年
2 寇怀忠(作者为黄委数字办教授级高工,博士);应用神经网络研究河流水沙运动规律的相关问题[N];黄河报;2006年
3 朱小宁;数据挖掘:信息化战争的基础工程[N];解放军报;2005年
4 陆齐永;个人电脑的下一件大事[N];中国教育资讯报;2002年
5 ;编程沙龙[N];电脑报;2003年
6 PALADIN;算法演义[N];电脑报;2003年
7 黎骊/文 [美] Tom M.Mitchell 著;机器学习与智能化社会[N];中国邮政报;2003年
8 本报特约记者  王握文 本报记者 龙军;一位数学教授的生命不等式[N];光明日报;2006年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978