一种基于内积运算的ICA新算法

• 作 者: 江宇闻 朱思铭
• 机 构: 中山大学数学系
• 出 处: 计算机科学
• 发表日期: 2005年12期
• 关键词: 独立成分分析 盲源信号分离 内积运算 ICA Blind source separation Inner product
• 基金项目: 中国科学院资助项目

独立成分分析(ICA)是近几年发展起来用于解决盲源信号分离(Blind Source Separation)的一种基于信号高阶统计特性的分析方法.本文提出了一种基于向量间内积运算的解决独立成分分析问题的新算法,称之为I-ICA.I-ICA将混合数据在新的坐标轴上进行聚类,最后推断出原混合矩阵A',再通过A'-1和已有的观测数据计算得到源信号.