一种改进的快速独立分量分析算法及其在图象分离中的应用

• 作者: 包晔 夏德深 曾生根 朱宁波
• 来源期刊: 中国图象图形学报A辑
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机图象处理(520·6040)独立分量分析 固定点算法 FastICA M-FastICA 图象分离
• 年，卷（期）: 2003,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 1159-1165
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5163字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2003.10.010

摘要

独立分量分析是信号处理技术的新发展,它作为盲信号分离的一种有效的方法而受到广泛的关注,并在许多方面获得成功应用.讨论了独立分量分析的基本原理、判断条件和算法,并在此基础上,介绍了独立分量分析的一种快速算法--FastICA算法;对FastICA算法的核心迭代过程进行改进,得到M-FastICA算法,改进算法减少了独立分量分析的迭代次数,从而提高了算法的收敛速度.最后将M-FastICA算法应用到图象的分离上,实验结果表明,改进算法在分离效果相当的前提下,串行算法迭代次数减少了9%,并行算法迭代次数减少了27%,收敛速度更快.