基于独立分量分析的共信道多干扰信号的自动识别

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生物电信号的噪声抑制及分析技术研究

生物电信号的噪声抑制及分析技术研究一、引言生物电信号是生物学中非常重要的一种信号，它们是记录生物体内电生理活动的电信号，如心电图、脑电图、肌电图等。

随着科技的不断进步，生物电信号的分析和处理已经成为不可或缺的技术手段之一。

然而，生物电信号的采集过程中会产生各种噪声，这会对数据的质量和分析结果的准确性产生严重影响，因此噪声抑制及分析技术的研究显得尤为重要。

二、生物电信号噪声来源生物电信号的采集过程中，会受到来自外界的各种干扰，同时因为生物体内部的复杂性，也会产生很多内部噪音，主要有以下几种：1.外界噪音。

外界噪音包括交流电源干扰、电子干扰、机械振动和光线干扰等。

其中交流电源干扰是最常见的，因为市电的频率为50Hz或60Hz，会对记录的信号产生明显的影响。

2.肌电噪声。

肌肉的收缩和放松会产生电信号，因此在进行生物电信号采集时，肌肉的活动会产生明显的肌电噪音。

3.呼吸噪声。

人类的呼吸运动也会产生一定的生物电信号，这些信号也可能会混杂在采集的信号中。

4.心跳噪声。

心脏的跳动会产生一定的电信号，这些信号很容易与正常信号混淆。

5.仪器噪音。

采集仪器本身就会产生噪音，这种仪器噪音通常是由于信号转换电路及电路噪声引起，且不同的仪器噪声也会有所不同。

三、噪声抑制方法针对以上噪声来源，下面介绍一些常见的噪声抑制方法：1.滤波。

滤波是用来削弱频率范围内的干扰信号，以保留规律的信号成分，除去非规律信号成分及各种干扰源。

其中，数字滤波器针对数字信号进行滤波，滤波效果稳定可靠，成为常用的噪声抑制方法。

2.空间过滤法。

空间过滤是通过多个传感器接收或者多个信道采集信号，通过处理这些信号的差异性来剔除掉噪声。

主要有平均参考、双极参考、公共参考等方法。

3.独立分量分析法(ICA)。

ICA 是一种基于数据降维和盲源分离理论的信号处理方法，其主要思想是在未知信号的源信号独立的情况下，根据已知的混合矩阵恢复信号源。

因为通过该方法处理后，不仅能够减小噪声，同时还能够剔除成分交混的情况。

ICA介绍以及背景

独立分量分析(independentcomponentanalysis,ICA)方法是从一组观测信号中提取统计独立分量的方法。

因为用这种方法分解出的各信号分量之间是相互独立的,而测得的脑电信号往往包含若干相对独立的成分,所以用它来分解脑电信号,所得的结果更具有生理意义,有利于去除干扰和伪差。

本文简要地回顾了ICA的发展历史和主要算法,综述了它在脑电信号处理中的应用及研究进展,并指出了需要进一步研究解决的问题。

独立成分分析(ICA)是一项把混合信号分解成具有统计独立性成分的新技术。

ICA近年已在生物医学和雷达等领域的信号分离中展示了很好的应用前景。

我们比较系统地介绍了ICA 的基本原理、主要算法、应用和将来ICA研究的发展方向,旨在进一步推动有关的理论与应用研究工作ICA(独立成分分析)是一种将混合信息分解为几个统计独立成分的线性组合的新方法,它能够有效地提取混合信息的主要特征。

通过对过程数据进行ICA分析,确定独立元,建立独立成分模型,利用统计量控制界限值和变量对统计量的贡献率监测生产过程状态,并对于异常状态给出引起异常的原因。

在聚合反应过程中的应用说明了该方法用于对生产过程进行监控与故障诊断的有效性。

独立成分分析(ICA)是一项把混合信号分解成具有统计独立性成分的新技术.ICA近年已在生物医学和雷达等领域的信号分离中展示了很好的应用前景.我们比较系统地介绍了ICA的基本原理、主要算法、应用和将来ICA研究的发展方向, 旨在进一步推动有关的理论与应用研究工作.摘要人类对技术的追求永无止境，保障生产安全和减小产品质量波动一直是工业生产过程的两大追求目标。

在工业生产过程中，及时有效地发现、检测和修复过程故障是提供性能优良、品质一致产品的先决条件，这也是进行工业过程监控的目的和动机。

工业过程监控技术从单变量过程监控算起，已有近七十多年的历史，但基于多变量信息的过程监控技术至今也不过十几年的时间。

在此领域虽已获得了大量成果，但研究基本上是在过程检测数据服从多元正态分布和独立同分布的两个假设下进行的。

CDMA系统中基于噪声独立分量分析的多用户检测分析

CDMA系统中基于噪声独立分量分析的多用户检测分析作者：张军来源：《电脑知识与技术》2013年第36期摘要：码分多址（CDMA）技术在第三代移动通信中发挥着巨大的作用。

多用户检测（MUD）是消除或减弱CDMA系统中多址干扰的有效手段，也是消除或减弱CDMA中多径衰落干扰的有效手段。

该文通过引入噪声独立分量分析的方法，对CDMA系统的多用户检测技术进行研究。

关键词：码分多址；多用户检测；独立分量分析中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）36-8277-031 扩频通信原理扩频通信系统主要有：跳频扩频系统、直接序列扩频系统、混合扩频系统和跳时扩频系统，其中直接序列扩频系统（DS-CDMA）是应用最广泛的一种扩频系统。

扩展频谱技术是一种信息处理传输技术，将传送的信息数据经伪噪声序列调制，实现频谱的扩展之后再进行传输，接收端采用相同的伪噪声序列进行相关的处理及解调，最后恢复出原始信息数据。

由于采用了伪随机编码作为扩频调制的基本信号，使它具有抗干扰能力强，发射功率谱密度比一般的低，具有低截获率，不易被发现，并且对其他通信影响小，能实现码分多址功能和任意选址等优点。

在DS-CDMA传输系统中，首先利用扩频序列对将所传输的信息进行扩频调制实现扩频，再通过载波进行传输，当接收端在接受信号时，采用相同的扩频码进行解扩解调，来获得所传输的信号。

DS-CDMA中同步CDMA，若用户数为K，那么接收的信号可表示为：[y（t）=k=1KAkbksk（t）+σ n（t）] [t∈[0，T]] （1）[sk（t）]为第[k]个用户所使用的扩频信号：[sk（t）=i=1Cc（i）kg（t-iTc）] [t∈[0，T]] （2）[Ak]是接收到的幅度，[bk ∈ -1，+1]所传递的信息位。

[σ]是噪声的幅度，[n（t）]是高斯白噪声它的性质是，功率谱密度为1。

此时，如果带宽是[B]，那么噪声功率就为[2σ2B]。

通信信号调制方式识别方法综述

通信信号调制方式识别方法综述曾创展;贾鑫;朱卫纲【摘要】对通信信号调制方式的识别进行了深入研究,对通信信号常用的数字调制技术和调制识别预处理技术、理想高斯白噪声条件下基于决策论和基于统计模式的识别法、非理想信道条件下的调制识别法以及对共信道多信号调制方式的识别等进行了总结.在简要介绍各种方法的来源、理论基础和发展基础上讨论了各自的优缺点,并提出了调制识别研究领域的进一步发展方向.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2015(048)003【总页数】6页(P252-257)【关键词】通信信号调制识别;基于决策论;基于统计模式;非理想信道条件下;共信道多信号【作者】曾创展;贾鑫;朱卫纲【作者单位】装备学院研究生管理大队,北京101416;装备学院光电装备系,北京101416;装备学院光电装备系,北京101416【正文语种】中文【中图分类】TN76;TN911调制识别通常位于接收机的前端，在信号检测和信号解调之间，接收方要根据信号的调制方式进行解调才能继续进行下一步操作直至最终获取信号携带的信息。

而在诸如无线电检测、侦察、对抗等应用中，侦察方通常缺乏足够的先验知识，如信号的调制参数、方式等，而为了达到区分信号来源、性质、内容等目的，就需要侦察方对信号的调制方式进行正确识别分类。

当前，制电磁权已日益成为重要的作战要素，战场电磁环境中存在着大量未知信号，此时人工识别已无法满足信号识别的实时性要求，因而，人们开始研究自动调制识别方法，1969年，C.S.Weaver等人就发表了第一篇关于自动调制识别方法研究的论文[1]，根据信号频谱的差异完成了自动识别。

随着通信信号从模拟调制发展为数字调制，调制方式更加复杂多样，调制识别算法的研究成果也越来越多，涉及方法体系也十分广泛。

本文从AWGN 条件下的调制识别、非理想信道条件下的调制识别以及共信道多信号的调制识别三方面概述了多种识别方法，在对各方法简要介绍的基础上对比讨论了各自的优缺点，展望了调制识别研究领域的进一步发展方向。

基于独立分量分析的局部放电脉冲信号提取

选取。
局放信号的干扰来源于不同的源，各个干扰源之间可以认为是相互独立的。从不同测点获取的观测信号可看成独立干扰信号与局放脉冲信号的线性混合。因此，放脉冲信号的提取问题可以通过局独立分量分析［的方法来解决。５］而且，用ＩＡ方利Ｃ
中图分类号：Ｍ８５Ｔ８５Ｔ５；Ｍ３文献标识码：Ａ
文章编号：Ｈ０ —９０２０）２０７～４１８３（０７０ —０８００３
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ｗＥｘｒｃｉｎｏｒｉｌＤｉｃｒｅＳｇｌｉｔａｔｏｆＰａｔａｓｈａｇｉｎａｓＵｓｎｇＩｅｅｅｍｐｎｅＵｙｉｎｄｐｎｄｎｔＣｏｏｎｔＡｎａｓｓＹｌ
基于独立分量分析的局部放电脉冲信号提取
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ห้องสมุดไป่ตู้
洪，云莲孙
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（武汉大学电气工程学院，汉４０７）武３０２
摘要：电气设备局部放电信号的提取，别是从强干扰中恢复局部放电信号具有较大的困难。该文根据独立特分量分析ＩＡ理论，出了多源少信道（定）Ａ算法与完备ＩＡ算法结合的二次盲信号分离方法，此方Ｃ提欠ＩＣＣ用法对局部放电脉冲进行提取。仿真结果表明，提方法能够较好地恢复Ｅ种干扰下典型局部放电脉冲信号所出多的波形、波形之间相对幅值关系以及脉冲极值所对应的时间点等局放信息，明了此方法可行。说关键词：部放电信号；立分量分析；定算法局独欠

(完整版)基于噪声分析的机械故障诊断方案方法研究

基于噪声分析的机械故障诊断方法研究摘要基于噪声分析的机械故障诊断方法可以非接触地获得机械信号，适用于众多不便于使用振动传感器的场合，如某些高温、高腐蚀环境，是一种常用而有效地故障诊断方法。

但在实际应用中，由于不相干噪声和环境噪声的影响，我们需要的待测信号往往被淹没在这些混合噪声中，信号的信噪比较低。

盲源分离作为数字信号处理领域的新兴技术，能利用观测信号恢复或提取独立的各个机械信号，在通讯、雷达信号处理、图像处理等众多领域具有重要的实用价值及发展前景，已经成为神经网络学界和信号处理学界的热点研究课题之一。

本文分析总结了盲源分离技术的相关研究现状，对盲源分离的原理、算法、相关应用作了探讨和研究。

并就汽轮机噪声问题运用了盲源分离技术进行机械故障诊断，试验表明，该方法能将我们需要的故障信号从混合信号中分离出来，成功实现汽轮机部件的故障诊断。

关键词：声信号，机械故障诊断，独立分量分析Investigation of Mechanical FaultDiagnosis Based on Noise AnalysisAbstractYou can obtain a non-contact method of mechanical fault diagnosis based on noise analysis of mechanical signals , not suitable for many occasions to facilitate the use of vibration sensors , such as certain and effective fault diagnosis method . However, in practice , the effects of noise and extraneous ambient noise , the signal under test often need to be submerged in the mixednoise , lower signal to noise ratio .Blind source separation as an emerging field of digital signal processing technology to take advantage of the observed signal recovery or extraction of various mechanical signals independently in many communications, radar signal processing , image processing academic circles and signal processing .In this paper summarizes the research status of blind source separation techniques , the principles of blind source separation algorithms, related applications and research were discussed . Turbine noise problems and to use the blind source separation techniques for mechanical fault diagnosis, tests showed that the method we need fault signal can be separated from the mixed signal , fault diagnosis of steam turbine components successfully . Key Words：Mechanical Fault Diagnosis，Independent Component Analysis目录1绪论1.1 选题背景1.2 国内外研究发展现状1.2.1机械故障诊断技术发展现状1.2.2 声学故障诊断发展现状1.2.3 盲源分离技术发展现状1.3课题研究内容及意义2 噪声分析和采集2.1 声学概念2.2 噪声的主要参数2.2.1声压2.2.2声强2.2.3 声功率2.3 噪声的采集2.3.1 传声器2.3.2 声级计2.4 故障的噪声识别方法3盲源分离算法原理3.1独立性3.2盲源分离算法概述3.2.1 JADE法3.2.2四阶盲辨识法(FOBI)3.2.3 信息极大法(Infomax)3.3 预处理3.3.1 中心化3.3.2 基于主分量的球化4 实验5总结与展望5.1 总结5.2展望参考文献致谢1 绪论1.1 选题背景设备异常和故障信息一般以机械的状态信号为载体，机械故障诊断的一个重要步骤就是采用适当的方法来表现被诊断设备的特征信号；机械故障诊断能否成功主要需要做到尽可能真实而充分地采集到足以真实表现被测设备状况的状态信号。

DSCDMA系统中的一种自适应单用户接收机

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数学模型
常见的接收端信号模型可以表示如下：
收稿日期：修回日期： 0))(4)240(； 0))04)0402 万方数据基金项目：国家 “5X3” 计划和国家自然科学基金（ .:* X))’3)23）
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户接收方法在存在强多址干扰和远近效应的情况下，能够达到较高的误码率性能，明显优于匹配滤波和盲 !!"# 多用户检测方法 ! !"# 独立分量分析独立分量分析是盲信号分离的一种基本方法，首先讨论盲信号分离的数学模型 ! 在本文中，把多用户 $%!& 通信信号的分离问题等效为盲信号分离问题加以处理 ! 盲信号分离可
［)， H］性及快速收敛是至关重要的 ! 理论分析表明：对于迭代求
（ "）（ "）（+） ! * "# % 式中 ! （ "）［（）， …，（）］是被观测到的传感器输出 * #’ " #$ "
% 信号，（［ &（， …，］是相互独立零均值的未知 # "） * &（ ’ "） $ "） $, $ ［ ’() ］源信号， "* ! * 是混合矩阵 ! 从传感器观测到的信号 ! （ "）用一个线性单层前馈神经
［(， 0］无法在移动台使用 * 但在第三代通信系统中的高速数据、
（ 7） &（ V# / ; -） ; 7 U -@ U" =） !!;02（
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其中 / （ 7）是具有单位功率谱密度的高斯白噪声， 0 = V ( 是每帧数据的长度，是码元间隔，而、和（ @ ?; "0 ?; &; - ） U #｛- ，，｛2（；分别表示第 ; 个用户的信号能量、幅度、 (｝ )$ 7 $ @｝ ; 7）码元序列和扩频码，是第个用户第条路径的衰落因子， ; 0 !;0 用户扩频波形是： ";0 是时延 A 对直接序列扩频多址方式，

关于西北工业大学2012年优秀硕士学位论文评选结果的通知

5篇附件1西北工业大学2012年校级优秀硕士学位论文一等奖名单24篇序号序号院别院别姓名姓名专业名称专业名称论文题目论文题目导师姓名导师姓名101陈帅固体力学动载荷时域分段识别方法与应用研究杨智春201杨显昆固体力学复合材料层合板单钉连接失效分析郑锡涛301刘小波流体力学合成射流应用于颤振主动抑制的研究张伟伟401王奇飞行器设计基于可靠性的拓扑优化设计研究吕震宙502裘群海飞行器设计快速响应空间航天器连接结构损伤识别方法研究吴斌603宁万正通信与信息系统深水信息传输系统的压缩感知方法研究王海燕704晏韦材料学纳米fe2o3的低温合成及其改性研究樊慧庆804张宝军材料加工工程难变形inconel690合金大型无缝管挤压成形规律仿真研究杨合904周璇材料工程sicfsio2sic复合材料的制备及性能研究朱冬梅1005陈剑机械电子工程作业车间瓶颈识别与利用研究王军强1105靳倩测试计量技术及仪器扭转式的微机械扫描光栅设计及制作技术李晓莹1206limazietoi结构工程structuralresponsethemegasubsystemmscssactiondesigncontrolcontrolledunderandnonlinearanalysisstructureearthquakeof张洵安1307王振伟热能工程气膜孔结构对气膜冷却特性影响的研究朱惠人1408张菁电路与系统基于相空间重构的混沌信号分析与预测方法研究樊养余1508冯晓明通信与信息系统高动态gps接收机信号捕获与跟踪技术研究廉保旺1608李慧敏信号与信息处理迭代映射的流行计算研究樊养余1709刘楠控制理论与控制工程机载红外与可见光图像匹配技术研究程咏梅1810郑李磊计算机应用技术基于语义变化度量的故事分割技术研究谢磊1911王娟计算数学细分分形曲线造型方法研究彭国华2011温丹丹光学异面谐振腔内光束偏振及光轴扰动特性研究赵建林2111焦向阳光学工程几种矢量光束的焦场特性与调控的理论分析赵建林2212钟夏国企业管理转型期中国证券市场投资者情绪及其影响机理研究夏维力2312李保林mba基于网络营销的东风汽车有限公司网站优化策略研究王娟茹2412王涛管理科学与工程基于pert的项目任务工期估算研究蔡建峰附件2西北工业大学2012年校级优秀硕士学位论文二等奖名单74篇序号序号院别院别姓名姓名专业名称专业名称论文题目论文题目导师姓名导师姓名101尉建刚流体

光纤通信系统中的信道均衡技术研究

光纤通信系统中的信道均衡技术研究一、引言随着通信技术的发展，光纤通信系统已经成为现代通讯领域主流技术之一。

然而，由于光纤通信系统的传输距离比较远，会导致信号受到多径折射、色散等多种信道干扰，影响通信质量。

因此，信道均衡技术成为提高光纤通信系统性能和扩大传输距离的重要手段。

二、信道均衡技术原理在光纤通信系统中，信道均衡技术通过对接收信号进行加权和滤波，将受到干扰的信号进行调整，使其与原始信号相似，从而提高通信质量。

其基本原理是通过使得接收信号与期望信号之间的误差最小化，从而消除信道的影响。

光纤通信系统中，最常用的信道均衡技术是线性均衡技术和盲均衡技术。

三、线性均衡技术线性均衡技术是最常用的信道均衡技术之一，其基本原理是将接收信号进行加权和滤波，从而实现信道均衡。

其重点在于构造合适的等化器来抵消信道传输特性，以实现对信道的补偿和抵消。

在线性均衡技术中，最常用的是卷积均衡（FIR）和递归均衡（IIR）。

（一）卷积均衡技术卷积均衡技术是最常用的线性均衡技术之一。

其是通过对接收信号进行卷积，实现对信道影响的消除，从而实现信道均衡。

卷积均衡器由加法器和延迟器组成，其输出信号是一个针对信道衰减、相位、色散等因素进行加权和滤波的补偿系数序列。

（二）递归均衡技术递归均衡技术是线性均衡技术中的一种。

其使用反馈的方式，不断调整滤波器的系数，来逐渐优化接收信号的质量。

递归均衡器可以获得比卷积均衡器更好的均衡效果，但同时也更容易发生不稳定的情况。

四、盲均衡技术盲均衡技术没有直接利用信道特性，而是通过利用接收信号的统计特性，来获取原始信号的信息。

其利用了信噪比高的信号比信噪比低的信号更容易区分的原理，从而实现了信道均衡。

（一）盲均衡算法分类当前，主流的盲均衡算法主要包括统计盲均衡算法和自适应盲均衡算法。

统计盲均衡算法分类为基于独立分量分析（ICA）的盲均衡算法、基于最小二乘法（LS）的盲均衡算法、基于最大似然估计（MLE）的盲均衡算法等。

信号识别小结（大全5篇）

信号识别小结（大全5篇）第一篇：信号识别小结信号识别 1.特征参数法思路：根据瞬时幅度，瞬时相位，瞬时频率特征参数的差异进行识别优点：计算量小，简单缺点：受信噪比影响大2.功率谱方法思路：经典功率谱估计有直接法，间接法直接法： = 2优点：简单，快速缺点：当数据N太大时，谱曲线起伏加剧，N太小时，谱分辨率不好。

1间接法：PPER'=MM-1k=02jN1∑x(k)e-jwk优点：采用分段取平均值方法使方差性能得到改善。

缺点：方差性能的改善是以牺牲偏差和分辨率为代价的。

3.基于小波变换（衍生的方法）思路：1.对信号进行小波变换，提取变化后时域的包络方差与均值平方之比作为特征参数2.提取频域频率，幅度，相位，功率谱密度等特征3.时域频域相结合优点：克服傅里叶变换的不足，对瞬时信息具有较强的检测能力缺点：小波变换的方法对于类间识别效果还不是很理想, 如对2PSK 和4PSK的识别, 单独用该方法还不能达到很好的分类效果, 必须与其它方法结合使用。

4.高阶累积量方法思路：计算二阶、四阶、六阶、八阶累积量，并通过归一化、平方等变换寻找差异进行区分优点：对噪声不敏感缺点：对载波和码元同步要求较高5.人工智能识别方法思路：利用专家系统、人工神经网络、模糊推理、Agent理论、遗传算法等人工智能方法形成经验与知识的推理规则优点：不依赖数据库的先验知识，分析灵活，自我学习缺点：容易漏检、误判6.基于支持向量机的信号识别思路：通过优化算法函数（结构风险最小化原理，粒子群优化，模糊数学，粗集理论），模型建立（一对一或一对多）和参数的而选择（带宽、均值、峰值点，归一化瞬时幅度等）进行信号的识别优点：善于解决高维分类问题，识别准确率高缺点：复杂度高，理论算法还不够完善通信信号调制方式识别方法综述 1.AWGN条件下的基本识别方法 1.1基于统计模式的调制识别方法特征参数：信号谱特征，信号平方谱的谱峰数，谱功率，瞬时值统计特征，星座点间的Hellinger距离，高阶累积量、小波变换降噪，分形集维数优点：理论分析简单；高信噪比时特征易于提取、适用类型多、识别性能好；在预处理精度较差、先验知识较少的非合作通信环境下仍具有较好的识别性能。

独立成分分析成PPT课件

独立成分分析成
探查性投影追踪
为了使近似性能较好，F(y)除了上述性质外，最好能有以下性质：
(1)、统计特性E[F(y)]不难求得 (2)、当y增大时，F(y)的增长速度不能快于 y 2 ，以使E[F(y)]
对野点不太敏感。
通常N取1或2。有以下函数形式可用：
F (1) ( y) :
1 log cosh ay a
信号源
观察信号
估计信号
s 1( t )
s 2(t)
混合
信道1
x 1(t)x 2Biblioteka t)解混y 1(t)
y 2(t)
信道2
s 3(t )
矩阵
x 3(t) 信道3
矩阵
y 3(t)
A
B
sM (t)
信道n
xM (t)
yM (t)
独立成分分析成
问题的提出：2、独立分量分析法的基本问题
信号的分离
独立成分分析成
|B|=1，即系统正交归一时，KL散度为0
独立成分分析成
预备知识：四、信号通过线性系统信息特征的变化
❖互信息关系：
N
N
I(y)I(x)logB H (yi) H (xi)
i 1
i 1
I(x ,y ) H (y ) H (yx ) H (x ) H (xy )
❖负熵关系：
J[p(y)]=J[p(x)]
p ( y ) 可用若干个非多项式函数 F(i)(y)(i1~N)的加权和来逼
近： N p(y)pG(y)[1 ciF(i)(y)] i1
F (i) ( y ) 需要满足以下条件：
(1)、正交归一性 (2)、矩消失性
p G (y )F (i)(y )F (j)(y )d yij p G (y )y k F (i)(y )d y 0 ,k 0 ,1 ,2

独立分量分析的作用

独立分量分析的作用1独立分量分析独立分量分析(independentcomponentanalysis,ICA)是基于信号高阶统计量的信号处理方法,其基本含义是将多道观测信号按照统计独立的原则通过优化算法分解为若干独立成分,前提是各源信号为彼此统计独立的非高斯信号。

与主分量分析(prin-cipalcomponentanalysis,PCA)相比,ICA不仅实现了信号的去相关,而且要求各高阶统计量独立。

1994年,Comon1系统地分析了瞬时混迭信号盲源分离问题,提出了ICA的概念与基本假设条件,并基于累积量直接构造了目标函数,进而指出ICA 是PCA的扩展和推广。

20世纪90年代中期,Bell和Sejnowski2提出随机梯度下降学习算法,即最大熵ICA算法(Infomax-ICA)。

近年ICA 在众多领域得到广泛应用,主要得益于Lee等提出的扩展ICA算法3、Hyvarinen的定点ICA算法4与Cardoso的JADE算法5。

2ICA模型设有m个未知的源信号si(t),i=1~m,构成一个列向量s(t)=s1(t),s2(t),…,sm(t)T,设A是一个n×m维矩阵,一般称为混合矩阵(mixingmatrix)。

设x(t)=x1(t),x2(t),…,xn(t)T是由n个观测信号xi(t),i=1~n构成的列向量,n(t)为n维附加噪声,其瞬时线性混合模型(图1)表示为下式：x(t)=As(t)+n(t),n≥m(1)一般情况下,噪声可以忽略不计。

则ICA模型可以简化为：x(t)=As(t),n≥m(2)ICA的命题是：对任何t,根据已知的x(t)在A生物医学工程研究JournalofBiomedicalEngineeringResearch未知的条件下求解未知的s(t)。

这就构成一个无噪声的盲分离问题。

ICA的思路是设置一个解混矩阵W(W∈Rm×n),使得x经过W变换后得到n维输出列向量y(t),即y(t)=Wx(t)=WAs(t)(3)如果通过学习实现了WA=I(I为单位阵),则y(t)=s(t),从而达到分离源信号的目的。

独立分量分析在脑电信号混合噪声分离中的应用

独立分量分析在脑电信号混合噪声分离中的应用摘要：在脑电信号的采集和处理过程中，常常受到各种噪声伪迹的干扰。

本文将独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）技术应用在脑电信号的眼电噪声分离问题上。

本文分别使用四种常用的ICA算法：二阶盲识别(SOBI)、Hyvarinen不动点算法(FastICA)、Infomax和联合逼近特征矩阵对角化(JADE)用于脑电信号的眼电伪迹分离，并使用MATLAB作为实验平台，采用格茨数据集2a，针对四种算法的运行时间及分配内存进行了实验对比。

实验结果表明，SOBI算法的MATLAB实现表现了最好的综合性能。

相较其他三个ICA算法，SOBI 算法能够在分配内存较小的情况下快速准确地去除脑电信号中的噪声。

关键词：独立分量分析（ICA）；脑电信号（EEG）；盲源分离(BSS)；1.引言脑电信号（ElectroEncephaloGrapgy,EEG）是一类反映大脑活动的微弱生物电信号，其中包含了大量的生理和病理信息，在研究人脑功能、疾病预防及诊断等方面，EEG信号发挥了非常重要的作用。

但是在脑电信号的采集过程中，经常受到诸如眼电、肌电、心电等外界的干扰，使得采集到的脑电信号中包含了严重的噪声伪迹，影响了脑电信号的分析及分类识别。

因此，如何在确保不丢失脑电信号的前提下消除噪声伪迹，是脑电信号预处理阶段的一个首要研究内容。

盲源分离（Blind Sourse Separation，BSS）是盲信号处理领域中的一个主要研究方向，盲源分离算法能从观测到的混合信号中，提出未知的“源”信号。

多导联采集到的EEG信号是由多个脑电“源”信号经由头部的容积传导效应混合形成的，因此，利用盲源分离的脑电信号分析方法能够有效地基于头皮空间域进行脑电信号分析。

国内外学者提出了许多盲信源分离方法，其中基于统计独立性的独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）方法应用最为广泛。

基于独立分量分析的多天线空时盲接收方案

ＡｂｔａｔＡｎｉｄｐｎｅｔｏｏｅｔｎｌｓＩＡｔｃｎｑｅｓｃｎｉｅｅｅｅｐｏｔｄｔｅｗｉｌｓｏｎ — ｓｒｃ：ｅｅｄｎｍｐｎｎａｉＣ）ｅｈｉｕｏｓｒｄｔｂｘｌｉｔｒｅｓｉｍｕｎｃａｙｓ（ｗａｄｏｅｏｈｅｃ
ｓｔｓｅｅａｐｅｉｃｍｏｄｌｏｒｔＣＡｙｓｅｍ，ｓｖｒｌｓｃｆｉｅｓｆｈｅＩｗｅｒｓａｌｓｅｄｅｅｔｂｉｈ．Ｔｈｅｒｕｓｎｓａａｎｓｈａｎｅｓｉａｉｎｒｏｓａｄｅｏｂｔｅｓｇｉｔｃｎｌｅｔｍｔｏｅｒｒｎｈｔ
第３卷第ｌ２期２１００年１２月
通
信
学
报
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ＪｕａｎＣｏｏｍｌｍｍｕｉａｉｎｏｎｃｔｓｏ
基于独立分量分析的多天线空时盲接收方案
许宏吉１，，刘琚一，，２４３，，徐ｑ＿３杨华中。ｆｉ＿，庄丈君
（．山东大学信息科学与工程学院，山东济南２００：２１５１０．东南大学移动通信国家重点实验室，江苏南京２０９１０６３清华大学电子工程系，北京１０８；４．００４．浪潮集团有限公司，山东济南２００）５１０
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独立成分分析fastica

独⽴成分分析fastica基于Matlab 的Constrained ICA 算法的实现第⼀章独⽴成分分析的背景⼀、独⽴成分分析的概述1、独⽴性定义学术上，独⽴性的定义由概率密度来定义。

如果定义两个随机变量1y 和2y 是独⽴的，当且仅当联合概率密度可按下式分解：p ),(21y y2、独⽴分量分析独⽴分量分析 ( Independent Component Analy2sis , ICA) 是由Herault 和J utten 在1983年提出,该⽅法不依赖与源信号类型相关的详细知识或信号传输系统特性的精确辨识,以⾮⾼斯源信号为研究对象，在统计独⽴的假设下，对多路观测到的混合信号进⾏盲信号分离，是⼀种有效的冗余取消技术,被⼴泛应⽤于盲源分离 ( blind source separation BSS)、特征提取和盲解卷、⽣理学数据分析语⾳信号处理、图像处理及⼈脸识别等领域。

该⽅法根据代价函数的不同 ,可以得到不同的ICA 算法,如信息最⼤化(infomax)算法、Fast ICA 算法、最⼤熵( M E)和最⼩互信息( MM I)算法、极⼤似然(ML)算法等。

在统计学中，独⽴成分分析或独⽴分量分析（Independent components analysis ，缩写：ICA ）是⼀种利⽤统计原理进⾏计算的⽅法。

它是⼀个线性变换。

这个变换把数据或信号分离成统计独⽴的⾮⾼斯的信号源的线性组合。

独⽴成分分析是盲信号分离（Blind source separation ）的⼀种特例。

ICA 是⼀种⽤来从多变量（多维）统计数据⾥找到隐含的因素或成分的⽅法，被认为是主成分分析（Principal Component Analysis, PCA ）和因⼦分析（Factor Analysis ）的⼀种扩展。

对于盲源分离问题，ICA 是指在只知道混合信号，⽽不知道源信号、噪声以及混合机制的情况下，分离或近似地分离出源信号的⼀种分析过程。

基于独立分量分析的自适应在线算法

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第２卷第１期７１
２１００牟１１月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖ０｜７Ｎｏ１ｌ２．１
Ｎｏ．２１ｖ００
基于独立分量分析的自适应在线算法
度，由此提出一种改进的自应在线算法，建立并适并学习步长和相似性测度变化量的非线性关系，克服了传统算法在信道矩阵变化时对步长自适应调整的不足。性
能指标分析和仿真实验证明了算法的收敛性和稳态性能。
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