盲源信号分离相关论文
物联网和移动互联网的快速发展,以智能手机为代表的移动设备间短距离通信广泛应用于智能家居、移动支付、智能交通等众多领域,使人......
盲源信号分离(Blind Source Separation, BSS)是当前信号处理研究的热点之一,应用十分广泛。独立分量分析方法(ICA)是近年来发展起......
本文主要研究了对偶自适应控制和盲源信号分离两大问题。 针对实际工业生产过程中不确定性系统的控制问题，必须采用随机系统理论......
BSS(Blind Source Separation,盲源信号分离)是指在缺少关于源信号以及混合过程的先验条件，或是在此类先验条件极少的条件下，从一组......
驾乘人员对汽车噪声、振动与舒适性（Noise，Vibration and Harshness，NVH）的要求日益提升。内燃机工作噪声作为传统汽车主要噪声源之一，......
近年来,作为最流行的概念之一,稀疏特性被广泛应用于信号处理领域,包括信号压缩与编码、信号加密与传输、信号源分离、信号去噪与......
盲源信号分离是一种常见的信号处理技术。可以在未知源信号传输信道以及混合过程的情况下,仅对源信号进行统计独立性假设,最后从接......
学位
盲源分离(Blind Source Separation,简记为BSS)指的是在未知源信号分布和它们的混合方式的环境下，只是根据观测到的混合信号，就能分......
盲源信号分离是信号处理和神经网络领域的研究热点问题。介绍了盲源信号分离的概念、分类和基本数学模型;探讨了盲源分离中源信号......
提出一种基于核的慢特征分析算法.通过引入核技巧,既充分扩充特征空间,又避免直接在高维空间中运算的困难.由于充分利用数据所隐含......
从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题,独立分量分析是解决这一类问题的新技术.基......
近年来,K-SVD算法在功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging,f MRI）数据分析方法的研究中越来越受到关注.在本文中,......
独立分量分析(ICA)是90年代中期发展起来的一种统计信号处理的新技术,其在盲源信号分离中越来越显示其魅力,但在实际应用中必须考......
盲源信号分离是信号处理学界和神经网络学界所共同关注的一个热点研究问题,主要介绍了盲源信号分离的基本数学原理和基本模型、求......
独立成分分析（ICA）在国内尚属一门新型的方法，介绍了ICA的原理及其算法，然后介绍了该算法在盲源信号分离中的具体应用，并将此方法与主成......
从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题．独立分量分析是解决这一类问题的新技术，而基......
本文提出了一种基于独立子波函数和小波分析的单路含噪混合信号的盲源分离新方法.首先分析了独立子波函数的组成原理,以及获得独立......
目的为了研究不同的实验任务是否会影响EEG脑力负荷预测的准确率,方法本文采用了一种名为原功率调制（SPo C）新型的特征提取方式,结合......
利用语音信号的短时平稳特性,本文提出了一种WVA分布与联合对角化的盲分离方法,该方法采用新的联合差分相关矩阵白化算法去除有色......
论述了负熵最大化的基本原理和判断条件,在此基础上建立了一种基于负熵、通过数学迭代的方法得到的快速定点抽取算法。该算法具有......
选择两个函数的线性组合作为代价函数，基于组合的任意性，保证了加性噪声盲源信号分离的有效性，提高了信号处理的通用性．根据分离矩阵的......
从混合观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的一个典型问题。提出了一种基于决策图贝叶斯的盲源信号分离......
盲源信号分离是一种功能强大的信号处理方法,其处理的对象是相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号,最终目的是从混......
独立成分分析法（ICA）是近几年发展起来的一种新的信号分离方法。本文介绍了ICA的定义、基本原理及几种主要算法及其相互关系，并进一步......
利用联合近似对角化(JADE)算法对脑电图中眼电伪迹成分进行剔除。针对JADE算法能够同时分离超高斯和亚高斯信号的特点,将脑电图信......
当源信号个数大于2,联合对角化（JADE）算法在盲源信号分离时效果不理想.提出了一种基于粒子群算法（PSO）的盲源信号分离（BSS）算法.该算法利......
针对过程信息不可避免地受噪声污染, 提出了一种基于小波变换消噪和盲源信号分离的过程监控方法.该方法首先利用小波变换对过程测......
针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,而求解其全局最优解非常困难的问题,这里提出一种基于蚁群算法进行非......
从混合观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的一个典型问题．独立分量分析是解决该问题的新技术，而基于四阶......
独立成分分析（ICA）在国内尚属一门新型的方法。本文介绍了快速定点独立分量分析的原理和算法,并介绍了该算法在盲源信号分离中的具体......
独立分量分析算法是一种常用的盲源信号(包括图像信号、音频信号等)分离方法,它的主要任务在于分析混合矩阵及对应的分离矩阵的结......
针对线性混合模型下的盲源分离这一反问题,提出了一种结合迭代正则化和非负矩阵分解的交替最小化算法.首先把该问题转化为有界约束......
对 ICA方法的原理和应用进行了综述 .首先 ,概要叙述 ICA的产生背景和发展前景 ,简要介绍和评述了 ICA的定义、分类以及算法 .然后......
本文采用WVA分布与联合对角化的盲分离算法,估计出源语音信号,实现对混叠信号的盲分离。通过仿真实验,结果表明,本算法具有分离效......
盲源信号分离(Blind Source/Signal Separation,BSS)是指在未知源信号和传输通道参数的情况下,根据输入源信号的统计特性,从观测信......
随着声音定位技术以及窃听技术的发展,击键内容的识别的研究已经受到工业界和学术界的关注。随着智能手机的发展,尤其是手机上各种......
介绍了独立成分分析（ICA）的基本模型及其假设、含混性、非高斯性度量和通用求解过程。讨讨了目前ICA的几个研究方向的发展现状和面临......
自从Hérault等人在盲源信号分离领域的开创性工作以来,在短短二十年左右的时间里,盲源信号分离的研究己经取得了丰硕成果,成为现......
为了克服传统的股票分析方法的缺点,将独立成份分析方法用于分析影响股票走势和收益的因素。通过对几个大公司的历年K线数据的深入......
自从Hérault等人在盲源信号分离领域的开创性工作以来,在短短二十年左右的时间里,盲源信号分离的研究已经取得了丰硕成果,成为现......
脑一机接口为人们提供了一个全新的与外界交流的通道。近几年来,基于脑电信号的脑-机接口问题已成为一个研究热点,然而脑电信号本......
图像分析是对图像中感兴趣的目标进行特征分析和测量,以获得它们的客观信息,从而建立对图像和目标的描述。本文主要针对图像分析中......
从信息论和最优化的角度阐述了用于信号分离、特征提取以及金融数据分析的独立成分分析法，并结合中国股票市场的特点用独立成分分析......
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