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摘要:
参考独立分量分析(Independent Component Analysis with Reference, ICA-R)通过引入参考信号而实现期望实值源信号的抽取.然而,目前尚无复数域ICA-R算法.该文在约束ICA框架下,利用期望源信号的幅值信息提出了一种定点复数ICA-R算法,用于抽取某个期望的复数源信号.首先,采用复数fastICA算法的差异函数和关于复数信号幅值信息的不等式约束建立了复数ICA-R模型,然后采用增广朗格朗日函数和K-T条件推导了复数ICA-R定点算法.计算机仿真和性能分析结果表明,由于利用了幅值信息,复数ICA-R的估计性能优于传统的复数fastICA算法.
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文献信息
篇名 一种应用幅值信息的一单元定点复数ICA-R算法
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 参考独立分量分析 独立分量分析 半盲分离 复数信号 参考信号
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 2666-2669
页数 4页 分类号 TN911.7
字数 2423字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林秋华 大连理工大学电子与信息工程学院 26 159 7.0 11.0
2 李镜 大连理工大学电子与信息工程学院 6 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
参考独立分量分析
独立分量分析
半盲分离
复数信号
参考信号
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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