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本文主要专注于独立成分分析(Independent Component Analysis简称ICA)图像识别方面的算法研究,提出了混合信号的维数可以小于分离的独立成分的维数的过饱和算法,而且保证了相当的精度.在实际应用中意味着使用少量的信号采集设备就可以得到目标对象的本质特征,这在很大程度上降低了信号处理的成本,扩展了ICA的应用领域.