独立分量分析算法及在生物医学工程中的应用

摘要：

独立分量分析算法是一种多维统计方法。该算法的研究对象是多元随机信号，其研究目的是将这些多元随机信号转化成包含统计上相互独立的多个分量的信号。简要介绍了各种独立分量分析算法，包括基于二阶统计量的二阶盲辨识算法和多未知信源分离算法，以及基于高阶统计量的信息极大化法、改进的信息极大化法、快速固定点独立分量分析和特征矩阵联合近似对角化算法；比较了各种方法的运行性能并展望其在生物医学工程中的应用前景。

关键词：二阶统计量、高阶统计量、独立分量分析、生物医学信号、特征矩阵联合近似对角化算法

所属期刊栏目：34

分类号：R318;TN911.7(医用一般科学)

资助基金：北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室开放课题资助项目

在线出版日期：2011-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：249-252,插3