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简要介绍独立成分分析(ICA)及其模型,然后在极大似然估计的框架下,基于两类参数模型—Gaussian混合密度模型和Pearson系统模型,研究了具有对称分布(包括超高斯分布与亚高斯分布)和非对称分布源混合信号的盲分离问题,给出了一种有效的基于灵活评价函数的ICA新算法,该算法在一定意义上实现了对源信号概率分布的真正全“盲”。与原有的ICA算法相比,该算法具有更广泛应用范围。模拟实验验证了算法的有效性。