基于Parzen核估计的独立成分分析算法

摘要：

本文基于随机变量概率密度函数非参数估计的Parzen核估计方法,提出了一种独立成分分析(ICA)算法,在一定意义上实现了对信号源的全”盲”要求.概率密度函数的Parzen核估计直接由观测信号样本出发去估计分离信号的概率密度函数,实现了对分离信号评价函数的直接估计,从而解决了ICA算法中的一个如何选取估计信号评价函数的基本难题.

关键词： 混合信号 盲源分离 独立成分分析

作者: 王法松 李宏伟 朱培民

作者单位: 中国地质大学数理系(武汉) 中国地质大学地球物理与空间信息学院(武汉)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会第十届青年学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 18-22

在线出版日期: 2004-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）