一种基于内积运算的ICA新算法

计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (12): 201-202.

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一种基于内积运算的ICA新算法

江宇闻朱思铭

中山大学数学系,广州510275

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
本文得到国家自然科学基金资助（10371135）.

JIANG Yu-Wen ,ZHU Si-Ming （Department of Mathematics, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275）

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 独立成分分析（ICA）是近几年发展起来用于解决盲源信号分离（Blind Source Separation）的一种基于信号高阶统计特性的分析方法。本文提出了一种基于向量间内积运算的解决独立成分分析问题的新算法，称之为FICA。I-ICA将混合数据在新的坐标轴上进行聚类，最后推断出原混合矩阵A’，再通过A’^-1和已有的观测数据计算得到源信号。

关键词: 独立成分分析盲源信号分离内积运算

Abstract: Independent Component Analysis （ICA） is developed in recent years, which is a solution to Blind Source Separation problem basing on the high-order statistics features of signals. This paper presents a new approach basing on inner product of vectors to ICA

Key words: ICA, Blind source separation, Inner product

江宇闻朱思铭. 一种基于内积运算的ICA新算法[J]. 计算机科学, 2005, 32(12): 201-202. https://doi.org/

JIANG Yu-Wen ,ZHU Si-Ming （Department of Mathematics, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275）. [J]. Computer Science, 2005, 32(12): 201-202. https://doi.org/

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