文献类型：期刊文章

作　　者：申丽岩[1] 方滨[2] 沈毅[3]

机构地区：[1]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100022 [2]教育部数字社区工程研究中心,北京100022 [3]首都医科大学附属北京友谊医院,北京100050

出　　处：《中北大学学报（自然科学版）》

基　　金：北京市自然科学基金资助项目(4052010)

年　　份：2005

卷　　号：26

期　　号：6

起止页码：396-399

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、IC、MR、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、普通刊

摘　　要：独立分量分析(Independen t Com ponen t A na lys is,ICA)是近年来发展起来的一种有效的盲源分离技术(B lind Source Separation,BSS).本文介绍了独立分量分析的基本理论,用基于最大熵原理的对负熵的估计方法得出了ICA的目标函数,并介绍了基于负熵极大的F astICA算法.M ATLAB仿真试验表明:该算法可以较好地分离混合声音信号,具有良好的稳定性,收敛速度较快.

关 键 词：独立分量分析 盲源分离 负熵

分 类 号：TM911.7]