可克达拉市建设局网站,购物网站建设规划论文,潜山网站建设公司哪里有,如何让做的网站自动适应浏览器独立成分分析 ICA 1. 算法原理简介2.源信号与混合信号的差异2.1 独立性 Independence2.2 高斯性 Normality2.3 复杂性 Complexity 3.非高斯性的度量3.1 峭度 Kurtosis 参考文献 blind source separation (BSS)
1. 算法原理简介 mixing得到signal mixture过程#xff1a; x 1… 独立成分分析 ICA 1. 算法原理简介2.源信号与混合信号的差异2.1 独立性 Independence2.2 高斯性 Normality2.3 复杂性 Complexity 3.非高斯性的度量3.1 峭度 Kurtosis 参考文献 blind source separation (BSS)
1. 算法原理简介 mixing得到signal mixture过程 x 1 a ∗ s 1 b ∗ s 2 x 2 c ∗ s 1 d ∗ s 2 \qquad\qquad x_1a*s_1b*s_2 \\\qquad\qquad x_2c*s_1d*s_2 x1a∗s1b∗s2x2c∗s1d∗s2 即 X A ⋅ S \qquad\qquad XA \cdot S XA⋅S
unmixing获得独立源信号的过程 s 1 α ∗ x 1 β ∗ x 2 s 2 γ ∗ x 1 δ ∗ x 2 \qquad\qquad s_1\alpha*x_1\beta*x_2 \\\qquad\qquad s_2\gamma*x_1\delta*x_2 s1α∗x1β∗x2s2γ∗x1δ∗x2 即 S W ⋅ X \qquad\qquad SW \cdot X SW⋅X
2.源信号与混合信号的差异
2.1 独立性 Independence
下图中上半部分子图为两个源信号的幅值-时间曲线下侧为两个混合信号的幅值-时间曲线. 两个源信号、两个混合信号的幅值散点图(各时间点两个信号的幅值)分别显示如下 左图展示了源信号之间的独立性(互相之间没有贡献)而右图显示了混合信号幅值之间的正相关。
2.2 高斯性 Normality 从上图可以看出两个源信号的直方图为尖峰(peaky)或者平坦(flat)的而它们的混合信号为bell-shaped即具有高斯正态分布特征。
2.3 复杂性 Complexity
一般而言源信号相对混合信号来说具有低复杂性。
3.非高斯性的度量
3.1 峭度 Kurtosis 参考文献
[1] http://pzs.dstu.dp.ua/DataMining/ica/bibl/Stone.pdf
