【摘 要】
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盲源分离(BSS)是一种多维信号处理方法，它指在未知源信号以及混合模型也未知的情况下，仅从观测信号中恢复出源信号各个独立分量的过程。盲源分离已成为现代信号处理领域研究的
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盲源分离(BSS)是一种多维信号处理方法，它指在未知源信号以及混合模型也未知的情况下，仅从观测信号中恢复出源信号各个独立分量的过程。盲源分离已成为现代信号处理领域研究的热点问题，在通信、语音处理、图像处理、地震勘探、生物医学、雷达以及经济数据分析等领域具有非常重要的理论意义和广泛的应用价值。本文研究了盲源分离的一种重要算法——快速独立分量分析(Fast ICA)及该算法在地震信号去噪和有噪图像盲分离中的应用。首先，从盲源分离的理论出发，由盲源分离问题引出独立分量分析(ICA)，分析了ICA的数学模型及原理，论述了不同的ICA独立性准则以及现有的几种主要算法，重点研究了Fast ICA算法。Fast ICA算法基于非高斯性最大化原理，使用固定点(Fixed-point)迭代理论寻找非高斯性最大值，采用牛顿迭代算法对观测变量的大量采样点进行批处理，每次从观测信号中分离出一个独立分量，是独立分量分析的一种快速算法。其次，研究了小波域中的Fast ICA算法，并将其应用于图像的盲分离中，实验结果及结果分析证明了该算法的优越性。最后，对Fast ICA算法进行了具体的应用研究。一方面将Fast ICA算法应用于去除地震信号的随机噪声，对模拟和实际含噪地震道进行了仿真实验，实验结果证明了该方法可以实现从强噪声背景中提取出微弱的有用信号，从而达到地震信号处理的目的。另一方面将Fast ICA算法与曲波结合起来实现了有噪图像的盲分离，通过仿真实验证明了该方法的优越性。
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