改进白化的MDL快速独立分量分析算法

• 作者: 仵国锋 崔维嘉 王大鸣 石文斌
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信源个数估计 最小描述距离 平均噪声方差 相似系数
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 146-151
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4003字
• 语种: 中文

摘要

采用主分量分析法(PCA)进行的白化处理,可能会错误估计信号子空间维数,且未考虑噪声影响.提出了一种基于最小描述长度(MDL)准则信源个数估计改进白化的盲分离算法.通过信源个数估计确定信号子空间的维数,区分信号与噪声子空间,并估计噪声平均方差,对信号特征值进行修正,进而减小噪声影响,提高算法分离性能.仿真表明,在信噪比高于5 dB时,MDL估计正确估计概率趋近于1,改进白化的 MDL快速独立分量分析(FastICA)算法比经典 FastICA算法分离性能有较为明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王大鸣	解放军信息工程大学信息工程学院	73	242	8.0	11.0
2	崔维嘉	解放军信息工程大学信息工程学院	56	191	7.0	10.0
3	仵国锋	解放军信息工程大学信息工程学院	22	138	6.0	11.0
4	石文斌	解放军信息工程大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0