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摘要:
独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是一种有效的盲信号分离(Blind Source Separation,BSS)方法.当目标源信号相互独立时,它能从多通道的混合观测信号中将目标源信号分解开来.本文通过对ICA的详细介绍,对比了ICA模型和阵列信号处理模型的特点,分析了二者的关系,并就二者的综合应用进行了研究,同时对盲波束形成、雷达信号分选和外辐射源雷达信号分离等典型应用进行了介绍和评价.
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文献信息
篇名 ICA及其在阵列信号处理中的应用研究
来源期刊 信息化研究 学科 工学
关键词 盲信号分离 阵列信号处理 独立成分分析 盲波束形成
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 9-12
页数 分类号 TN911.7
字数 5310字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-4888.2010.12.003
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 于文震 33 183 8.0 11.0
2 游鸿 3 5 2.0 2.0
3 张铁军 1 2 1.0 1.0
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2016(1)
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研究主题发展历程
节点文献
盲信号分离
阵列信号处理
独立成分分析
盲波束形成
研究起点
研究来源
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
信息化研究
双月刊
1674-4888
32-1797/TP
大16开
江苏省南京市
28-251
1975
chi
出版文献量(篇)
4494
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11
总被引数(次)
24149
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