摘要
本独立成份分析（ＩＣＡ）是信号处理的一种新的技术，用来从观测的多维混合信号中提取具有统计独立性的成份。本文基于信息极大似然估计，采用牛顿迭代算法，建立了ＩＣＡ的一种信息极大快速算法。该算法具有二阶收敛性，其有效性为文中展示的图像分离测试效果所证实。
Independent Component Analysis (ICA) is a new technique in signal processing to statistically extract independent components from the observed multidimensional mixture of data. In this paper, proposed is the informax fast algorithm of ICA using information maximum likelihood estimation with the Newton iterate algorithm. The algorithm is two-order convergent, Whose validity is confirmed by effect of the image separation test.
出处
《信号处理》
CSCD
2001年第4期363-366,共4页
Journal of Signal Processing
基金
国家自然科学基金资助项目No.39980009
教育部优秀青年教师基金
留学回国人员基金资助项目。
关键词
独立成份分析
极大似然估计
信息极大快速算法
信号处理
Independent Component Analysis maximum likelihood estimation informax fast algorithm Images simulation
