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基于随机变量相似度的ICA方法
  • ISSN号:1009-5896
  • 期刊名称:《电子与信息学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]大连理工大学电子与信息工程学院,大连116024, [2]大连交通大学电气信息学院,大连116028
  • 相关基金:国家自然科学基金(30570475,30170259,60172072),中国博士后基金(20080441121)资助课题
中文摘要:

从随机变量(微分)熵的概念出发,定义了随机变量的相似度,讨论了用求相似度极点的方法实现观测数据线性组合非高斯性最大化,从而串行估计独立分量分析(ICA)模型中的独立分量的原理和算法。对非多项式矩定理进行了更为一般化的证明,以此定理为根据阐明了以一般的非二次型光滑偶函数的数学期望近似代替相似度的可行性。给出梯度算法中的符号因子计算公式,避免了现有的相应算法中符号因子计算公式与目标函数之间的矛盾。通过与极大似然ICA方法对比,表明所定义的相似度就是在预白化条件下单个源变量的极大似然函数。

英文摘要:

This paper defines analogy measure of two random variables, and discusses the principle and algorithm of maximizing non-Gaussianity of observed data with a linear transformation to estimate independent components serially. It also proves the non-polynomial moment theorem by a generalized way, and states the feasibility that substitutes the analogy with the expectation of a non-quadratic smooth even function based on the theorem. A formula to compute sign of above algorithm is given. The algorithm overcomes the contradiction between the objective function and the sign computation formula.Comparing with Maximum likelihood ICA, the analogy is Maximum likelihood function of single source under pre-whited.

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期刊信息
  • 《电子与信息学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院电子学研究所 国家自然科学基金委员会信息科学部
  • 主编:朱敏慧
  • 地址:北京市北四环西路19号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jeit@mail.ie.ac.cn
  • 电话:010-58887066
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-5896
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4494/TN
  • 邮发代号:2-179
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24739