【摘 要】
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独立分量分析(ICA)旨在将观测的随机向量分解为相互独立的变量,其中快速定点算法(FastICA)及其变种以其快速简单的分离效果得到日益关注。健壮性独立分量分析(RobustICA)采用
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院图像处理与图像通信重点实验室,南京邮电大学地理与生物信息学院图像处理与图像通信重点实验室,
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独立分量分析(ICA)旨在将观测的随机向量分解为相互独立的变量,其中快速定点算法(FastICA)及其变种以其快速简单的分离效果得到日益关注。健壮性独立分量分析(RobustICA)采用最优步长改进了FastICA的不足。最后在胎儿心电(FECG)分离方面和FastICA相比较,结果证明RobustICA优越的表现。
Independent component analysis (ICA) is designed to decompose the observed random vector into independent variables, of which FastICA and its variants are gaining increasing attention for their quick and easy separation. RobustICA RobustICA improves FastICA’s shortcomings with optimal step sizes. Finally, in comparison with FastICA in FECG separation, the results demonstrate RobustICA’s superior performance.
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