【摘 要】
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统计特征方法在信号处理、模式识别等领域的应用越来越广泛,特别是独立分量分析(ICA)在理论研究和实际应用中备受关注。主分量分析(PCA)和独立分量分析总的方法和思路比较相
【机 构】
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中国科学院地质与地球物理研究所,中国科学院地质与地球物理研究所 北京 100029,北京 100029
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统计特征方法在信号处理、模式识别等领域的应用越来越广泛,特别是独立分量分析(ICA)在理论研究和实际应用中备受关注。主分量分析(PCA)和独立分量分析总的方法和思路比较相似。在分析PCA和ICA的原理及特点的基础上,分别用PCA和ICA对模型和实际地震数据进行了验证,并比较和分析了两者在信号处理中的特征提取能力。结果表明:在实现信号分离时,PCA分解后的各个分量仍然保持一定的相关性,而ICA分解后的各个分量保持独立。
Statistical methods are widely used in signal processing, pattern recognition and other fields. In particular, Independent Component Analysis (ICA) attracts much attention in theoretical research and practical application. Principal component analysis (PCA) and independent component analysis of the overall approach and ideas are similar. Based on the analysis of the principles and characteristics of PCA and ICA, the model and actual seismic data are validated respectively by PCA and ICA, and the feature extraction ability of the two in signal processing is compared and analyzed. The results show that when the signal is separated, the components after PCA decomposition still maintain a certain degree of correlation, while the components after ICA decomposition remain independent.
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