【摘 要】
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在信号处理、统计学、数据分析、神经网络研究等学科常需要揭示出一组出一组观测信号或随机变量中隐含的分量.ICA(independent component analysis独立分量分析)描述了观测到
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在信号处理、统计学、数据分析、神经网络研究等学科常需要揭示出一组出一组观测信号或随机变量中隐含的分量.ICA(independent component analysis独立分量分析)描述了观测到的多变元数据的产生模型,现实中观测数据通常是许多采样点.该文在考察现有的ICA理论和算法的基础上,针对非平稳信号盲分离、图像特征提取等问题进行了研究,取得了一些结果,概括起来主要在以下两个方面取得了进展:1、系统分析了时频分析的基本理论和性质,基于时频分析对非平稳信号进行ICA,实现了非平稳信号的盲分离.非平稳信号的盲分离,不仅具有一定的理论意义,而且具有实际价值,因为自然界中的许多信号是非平稳信号.2、将ICA用于图像的特征提取,采用FastICA算法用于人脸图像分析,提取人脸图像的局部特征.
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