文献类型：期刊文章

作　　者：张建明[1] 林亚平[1] 吴宏斌[2] 杨格兰[2]

机构地区：[1]湖南大学计算机与通信学院,湖南长沙410082 [2]湖南城市学院计算机科学系,湖南益阳413049

出　　处：《系统仿真学报》

基　　金：湖南省教育厅科研项目(05C776);湖南城市学院科技计划项目(20057306)

年　　份：2006

卷　　号：18

期　　号：4

起止页码：992-997

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2006199869328)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：介绍了独立成分分析(ICA)的基本模型及其假设、含混性、非高斯性度量和通用求解过程。讨论了目前ICA的几个研究方向的发展现状和面临的问题,分析了ICA基本模型和几种扩展模型的求解算法,包括盲反卷积、卷积混和的盲分离、非线性瞬时混合的盲分离。提出了ICA未来理论和应用研究中的开放课题。

关 键 词：独立成分分析  盲源信号分离 非高斯性  神经网络

分 类 号：TP18]