基于神经网络消噪的独立成分分析方法研究

• 作者: 任兴民 刘婷婷 郭峰
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 线性神经网络 噪声对消 独立分量分析 最小均方误差
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 1678-1682
• 页数: 5页
• 分类号: TN911
• 语种: 中文

摘要

独立成分分析(independent component analysis,ICA)模型大多是无噪声的,对于有噪声的模型,ICA算法的性能会下降甚至失效,降噪处理必不可少.线性神经网络克服了感知器神经网络只能输出0或1的不足,是一种基于最小均方误差(least mean squares,LMS)的自适应可调网络,利用线性神经网络进行噪声对消是一种很有效的噪声处理方法.笔者将针对有噪声的ICA模型,应用线性神经网络进行降噪预处理,并通过仿真和实验数据加以证明.结果表明:该方法比不进行降噪预处理的方法的分离效果明显好很多.