参考独立分量的正则化方法

摘要：

参考独立分量分析(ICA with Reference,ICA-R)充分利用先验知识或参考信号,取得了很好的分离效果,但其中的阈值参数很难选取,且计算量很大.理论分析和实验表明,若阈值选取不当,算法甚至不收敛.通过在FastlCA算法的负熵对比度函数中引入ICA-R算法中的接近性度量函数作为正则化项,得到一个简单的改进算法.针对合成数据和实际的ECG数据的仿真实验表明,算法收敛快、提取效果好,同时正则化参数取值非常灵活.

关键词：盲源分离、独立分量分析、盲源提取、参考独立分量分析、正则化

所属期刊栏目：45

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60736009

在线出版日期：2009-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：138-140