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独立分量分析独立分量分析(independent component analysis,ICA)是20世纪90年代发展起来的一种新的信号处理技术.基本的ICA是指从多个源信号的线性混合信号中分离出源信号的技术.除了已知源信号是统计独立外,无其他先验知识,ICA是伴随着盲信源问题而发展起来的,故又称盲分离.在复杂的背景环境中所接收的信号往往是由不同信源产生的多路信号的混合信号.例如,几个麦克风同时收到多个说话者语音信号;在声纳、阵列及通信信号处理中,由于耦合使数据相互混叠;多传感器检测的生物信号中,得到的也是多个未知源信号的混叠.ICA方法是基于信源之间的相互统计独立性.与传统的滤波方法和累加平均方法相比,ICA在消除噪声的同时,对其它信号的细节几乎没有破坏,且去噪性能也往往要比传统的滤波方法好很多.
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TN9;U66
2013-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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