基于FFT-MCC分析的ICA(BSS)盲不确定性消除

• 作者: 严拱标 杨世锡 焦卫东 钱苏翔
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 盲源分离 独立分量分析 最大相关准则 源识别或重建
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 机械科学
• 页码范围: 673-677
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-132X.2006.07.004

摘要

为了消除ICA(BSS)估计的幅值、相位及排序等盲不确定性,提出一种基于快速傅里叶变换与最大相关准则分析的ICA(BSS)估计源自适应校正方法.借助对原始传感观测及估计源的频谱分析,近似获得各本底源信号在观测信号中所占的比重--初始放大权值;基于最大相关准则优化调整ICA(BSS)估计源的相位,并对初始放大权值进行微调,从而消除ICA(BSS)估计的盲不确定性,实现源波形的恢复及其混合参数的估计.仿真试验结果证明了该方法的有效性,也表明它在复杂系统源识别或重建方面具有较大的应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱苏翔		51	332	10.0	15.0
2	杨世锡		155	2860	30.0	48.0
3	严拱标		41	1323	18.0	36.0
4	焦卫东		24	248	10.0	15.0