| 独立分量分析原理及其应用 |
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| 引用本文： | 张旭秀,邱天爽,张润烜,解宁.独立分量分析原理及其应用[J].大连铁道学院学报,2003,24(2):64-69. |
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| 作者姓名： | 张旭秀 邱天爽 张润烜 解宁 |
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| 作者单位： | [1]大连铁道学院电气信息分院，辽宁大连116028 [2]大连理工大学电子与信息工程学院，辽宁大连116024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(30170259)，辽宁省科学技术基金(2001101057) |
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| 摘 要： | 综述了独立分量分析(ICA）的基本原理及基于信息最大化原理的各种方法及其特性，介绍了HJ网络、基于信息最大化的Infomax法及其扩展算法、极大似然估计(MLE)法、负熵最大化法、基于高阶累量的ICA法和Dussage法，对各种方法性能做了比较，说明了ICA在生物医学信号处理中的应用，并对ICA的发展作了展望．
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| 关 键 词： | 独立分量分析 ICA 信息最大化 HJ网络 生物医学信号处理 Infomax法 极大似然估计法 负熵最大化法 |
Analysis and Application of Independent Component |
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| ZHANG Xu-xiu,QIU Tian-shuang,ZHANG Run-xuan,XIE Ning.Analysis and Application of Independent Component[J].Journal of Dalian Railway Institute,2003,24(2):64-69. |
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| Authors: | ZHANG Xu-xiu QIU Tian-shuang ZHANG Run-xuan XIE Ning |
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| Abstract: | This paper summarizes the principles of independent component analysis (ICA) and various information maximum-based algorithms, including the HJ neural network, the Infomax and its extentions, the maximum likelihood approach, masimum negentropy, the high-order cumulant-based algorithm and bussage algorithm. The performance of the methods are compared, their applications in biomedical signal processing are presented, and the future development is indicated. |
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| Keywords: | ICA HJ neural network information maximum |
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