文献类型：期刊文章

作　　者：潘丽丽[1] 史振威[1] 唐焕文[1] 唐一源[2] 张伟伟[1]

机构地区：[1]大连理工大学计算生物学和生物信息学研究所,辽宁大连116024 [2]大连理工大学神经信息学研究所,辽宁大连116024

出　　处：《大连理工大学学报》

基　　金：科技部国际合作资助项目(DF2003);教育部重大项目(KP0302);国家自然科学基金资助项目(60472017)

年　　份：2005

卷　　号：45

期　　号：4

起止页码：607-611

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：建立了独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)的一个优化模型,在此基础上,给出了一个新的梯度算法,称之为Orth-ExtBS算法.该算法结合了ExtBS算法和FastICA算法,兼顾两者的优点,形式简单,易于应用,能有效地盲分离具有超高斯和亚高斯分布源的混合信号,获得更准确的分离效果和较快的收敛速度.将新的算法与其他两个算法(FastICA和ExtBS)分别应用到大型fMRI数据中,通过比较发现,新算法在估计激活的时间动力学准确性上要优于其他两个算法.

关 键 词：独立成分分析  盲源分离 梯度算法 功能磁共振成像

分 类 号：TN911.7]