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搜索结果: 1-7 共查到工学 FastICA相关记录7条 . 查询时间(0.062 秒)
为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理,提出了一种改进的快速独立成分分析(FastICA)算法,采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失,并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述,分析了算法的时间复杂度。实验结果表明,该方法可有效减少数据信息损失,具有迭代次数少、收敛速度快等优点,可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。
FastICA算法是目前最常用的盲源分离算法之一,较好的分离和收敛性能使其在无线通信里有很好的应用前景。本文主要研究在有噪声的共道通信环境下, FastICA算法的性能分析。首先提出一个基于ICA的通信系统结构,接着介绍一种噪声分解方法,并结合预白化过程得到一个新的信号模型表达式。基于这个新的信号模型,分析得出FastICA算法全局分离矩阵参数的统计表达式。最后,使用容量指标来衡量分析结果的正确性...
该文给出了一种基于负熵准则的FastICA盲多用户检测方法。修改了FastICA算法中的非2次函数,引入4次幂函数,把基于负熵的非高斯性测度转化为信号峰度的形式,这样降低了计算量。同时,算法充分考虑了各个用户信号的统计独立性,在下行链路干扰用户的扩频码未知情况下,把目标用户的扩频码作为训练序列,并用于初始化FastICA算法的分离向量,使用随机梯度法进行优化计算,能够获得优异的符号估计性能。对算法...
独立分量分析是基于信号高阶统计量的信号分析方法,它可以找到隐含在数据中的独立分量,已经广泛应用到语音信号处理、图像处理及信息通信等方面。目前应用较多的快速独立分量分析(FastICA)利用了牛顿迭代法原理,具有较快的收敛速度,但对初始值的选择比较敏感。为克服其缺点,改进其优化学习算法,在牛顿迭代方向增加一维搜索,使改进后的算法的收敛性不依赖于初始值的选择。将改进的FastICA算法应用到运动目标检...
针对隐写术的特点,提出了一种新的隐写提取算法。该算法不同于传统提取算法基于逆嵌入算法的思想,将快速独立分量分析(FastICA)引入提取算法中,进行载体图像与秘密图像的分离。隐写是在真彩色图像的小波系数上进行的,有效地将近几年来比较热门的隐写术、小波分析与独立分量分析结合在一起。实验验证独立分量分析技术不仅能够用于秘密信息提取而且还能够实现真正的盲提取。
独立分量分析是一种新颖的盲源分离技术,该方法作为目前信号处理领域的一项新技术,具有非常重要的理论意义和实用价值,已广泛应用于通讯、雷达信号处理、生物医学图像处理、模式识别等众多领域。简要介绍了独立分量分析的基本原理和算法,并提出将快速独立分量分析(FastICA)方法应用于波达方向估计(DOA),通过仿真实验和分析,可以得到DOA的一种简单估计,实验结果亦表明该算法在波达方向估计应用中的可行性和有...
在进行数字全息重构过程中,常用的方法如衍射和滤波方法都会受到零级项和共轭项的影响,造成对复波的振幅和相位信息的损失,无法有效地恢复复波。提出一种基于快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)的方法来进行复波恢复,通过CCD获取同一物体的3幅干涉全息图来构成观测信号,然后用FastICA从被观测信号中分离出只包含复波振幅和相位的信息,从...

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