一种新的变步长ICA自适应算法

结合互信息极小的优化判据，基于估计函数期望平方准则、外点法和最速下降法的思想，本文导出了一种新的变步长独立分量分析(ICA)自适应算法。该算法克服了固定步长在分离矩阵推导过程中出现的稳态失调问题，比基于模拟退火步长的ICA算法有更快的仞始收敛速度和较高的分离精度。同时，该算法还具有较好的时变系统跟踪能力。理论分析和仿真计算结果证实了其可以有效地提高ICA的自适虚性，更准确地完成盲信号分离。     

基于独立分量分析的多源冲击定位方法

结构健康监测中常用声发射信号进行声发射源的定位及特征描述。多个冲击事件发生时,声发射信号是多个信号的混叠,而且混合方式未知,这使利用声发射信号对冲击源进行定位变得非常困难。而近年来兴起的基于独立分量分析的盲源分离技术为解决这一难题提供了可能。本文采用基于信息极大化原理的反馈网络结构对同时作用在铝梁上的两个冲击事件产生的声发射混合信号进行分离,估计出各个源信号到达传感器的时延后,运用两点直线定位公式对两个冲击源进行定位。混合仿真实验验证了基于信息极大化原理的独立分量分析方法估计时延的有效性,铝梁上的两源冲击实验,进一步表明运用独立分量分析方法能较好的解决多冲击源定位问题。     

独立分量分析法在电能质量监测与分析中的应用

介绍了目前的电能监测设备,讨论了电能质量监测与分析方法,分析了傅里叶变换、短时傅里叶变换、Wigner谱分析和小波变换的不足之处,提出可以将独立分量分析法(independentcomponentanalysis,ICA)应用于电能质量的监测与分析中。基于ICA的原理通过2个实验模拟了电网中出现电压跌落、电压上升、欠电压、电压波动、瞬时脉冲等电能质量扰动的情况,对含强噪音与干扰的电网电压进行了监测和分析,并用仿真试验验证了将ICA应用于电能质量监测与分析的正确性和有效性。     

一种基于独立分量分析的数字字符识别方法研究

在深入分析独立分量分析这一方法的基础上，使用一种负熵最大化的FastICA方法，对传统的数字字符识别模板库进行特征的二次提取，并采用一种改进的矢量量化方法进行识别。实验证明，ICA方法比PCA的识别率要高，并且计算量小于传统的方法。     

基于ICA的在线掌纹识别

个人身份认证和鉴别在现在社会显示着重要的作用,作为一种准确而可靠的个人鉴定方式,生物识别已经引起了广泛的注意.掌纹作为一种相对较新的生物识别技术也有着独特的优点.而掌纹特征的提取和选择是整个识别中最关键的一个环节,主要利用ICA（独立主成分分析）方法对掌纹进行特征提取,实验证明,相比较PCA（主成分分析）方法,基于ICA方法具有更高的识别效率.     

基于最短路径和自然梯度的过完备ICA算法

独立成分分析(ICA)是一种在给出的随机向量中找出统计独立的数据的统计方法，而过完备独立成分分析则是ICA问题中的一类特殊的情形，它要的源信号的数目比观测信号的数目要多。该文提出了一种基于最短路径算法和自然梯度的解决过完备独立成分分析的新算法Turbo-overcomplete。该算法采用了最短路径方法来推断源信号和采用自然梯度的方法来学习基向量，并采用Turbo-overcomplete算法来进行语音信号分离的实验，并把实验结果与现在的一些过完备独立成份分析算法进行了比较。     

基于独立分量分析的人耳识别方法

应用独立分量分析（ICA）方法从高阶统计相关性角度出发提取人耳图像的特征变量，并采用基于欧氏距离测度的最近距离分类器进行人耳图像的识别。与传统的主成分分析（PCA）方法相比具有更好的鉴别能力。通过与PCA的对比实验结果表明，该方法具有更高的识别率，对姿态和光照的变化也具有较好的鲁棒性。     

基于独立成分的局部建模方法及其在近红外光谱分析中的应用研究

建立了一种基于独立成分分析的局部建模新方法,该方法首先将独立成分分析(ICA)用于近红外光谱的特征提取,然后,根据所提取的独立成分选择校正集中与预测样本相邻近的样本构成校正子集,建立局部偏最小二乘(PLS)回归模型并对预测样本进行预测。将所提出的方法应用于烟草样品中尼古丁含量的测定,所得结果优于常用的全局建模方法。     

基于独立分量分析的极化SAR图像的相干斑抑制

研究基于独立分量分析( ICA)的极化合成孔径雷达（SAR）图像相干斑抑制方法。该方法将极化SAR图像斑点噪声的乘积模型，变换为应用ICA的信号独立加噪模型。并且将HV/VV的比值图像，也作为ICA的输入数据。利用ICA 的分离性，得到了分别对应于HH、HV和VV极化的三幅降噪图像。经本文方法处理后的图像，其相干斑噪声得到了有效的抑制，具有较高的等效视数，明显地改善了图像的质量。     

维规约技术综述

从属性选择和维变换两个方面对维规约技术进行了概括。首先对属性选择的基本思想和常用算法进行简要介绍；然后对维变换技术中的几种应用最广泛的方法进行了详细研究，主要包括主成分分析及其相关算法、独立成分分析、因子分析、投影寻踪等方法，简要给出了这些方法间的联系和区别，最后指出了维规约技术的现状和发展方向。