基于核独立成分分析的盲源信号分离

• 作者: 姚伏天 戴光 金连甫
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析(ICA) 核空间 盲源信号分离(BSS) 主成分分析(PCA)
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 44-46
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.06.013

摘要

独立成分分析(ICA)已经广泛用于盲源信号的分离(BSS).论文介绍了基于核空间的ICA的原理和基本算法,然后介绍了该算法与典型ICA和主成分分析(PCA)在盲源信号分离中的比较.实验表明在盲源信号分离中,基于核空间的ICA与其他典型ICA和PCA算法相比更具有准确性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金连甫	浙江大学计算机科学与工程学院	54	648	15.0	23.0
2	姚伏天	浙江大学计算机科学与工程学院	6	95	5.0	6.0
3	戴光	浙江大学计算机科学与工程学院	1	29	1.0	1.0