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獨立成分分析技術研究
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設計） |
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課程(專業(yè))
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自動化 |
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關鍵詞
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主成分分析|獨立成分分析 |
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適用年級
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大學 |
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身份要求
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普通會員 |
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金 幣
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50 （金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word+ppt |
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文件大小
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3848K |
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發(fā)布時間
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2014-06-23 10:55:00 |
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1 |
| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡介：
畢業(yè)設計 獨立成分分析技術研究，說明書共43頁，20427字，附外文翻譯、答辯文稿等。
摘 要
主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一種分析、簡化數(shù)據(jù)集的技術。主成分分析的原理是設法將原來變量重新組合成一組新的相互無關的幾個綜合變量，同時根據(jù)實際需要從中可以取出幾個較少的總和變量盡可能多地反映原來變量的信息的統(tǒng)計方法叫做主成分分析或稱主分量分析，也是數(shù)學上處理降維的一種方法。
獨立成分分析(Independent Component Analysis ,簡稱ICA)或獨立分量分析是一種利用統(tǒng)計原理進行計算的方法。它是一個線性變換,這個變換把數(shù)據(jù)或信號分離成統(tǒng)計獨立的非高斯的信號源的線性組合。目前比較流行的ICA算法又Infomax算法（信息最大化）、FastICA算法（定點算法，F(xiàn)ixed-point、快速ICA算法），方法分類的依據(jù)主要是求取分離矩陣W的方法不同。
計算最大似然估計時，假設了 與 之間是獨立的，然而對于語音信號或者其他具有時間連續(xù)依賴特性（比如溫度）上，這個假設不能成立。但是在數(shù)據(jù)足夠多時，假設獨立對效果影響不大，同時如果事先打亂樣例，并運行隨機梯度上升算法，那么能夠加快收斂速度。
在諸多ICA算法中，固定點算法 (也稱FastlCA)以其收斂速度快、分離效果好被廣泛應用于信號處理領域。該算法能很好地從觀測信號中估計出相互統(tǒng)計獨立的、被未知因素混合的原始信號。
本論文對，獨立成分分析的一個改進的梯度學習算法進行了分析，簡稱正交信息極大化算法(OrthogonalIn fomax,O rth-Infomax)這個算法綜合了Infomax算法和Fixed-Point（不定點）算法的優(yōu)點。從語音信號和fMRI信號兩方面來比較這三個算法。就語音信號的分離準確度來說，Orth-Infomax算法具有最好的分離精度。對于真實的fMRI數(shù)據(jù)來說，Orth-Infomax算法具有最佳的估計腦內(nèi)激活的時間動力學準確性。相應的做出了語音數(shù)據(jù)的實驗結果和fMRI數(shù)據(jù)的實驗結果。
ICA的主要的應用是特征提取、盲源信號分離、生理學數(shù)據(jù)分析、語音信號處理、圖像處理及人臉識別等。
關鍵詞：主成分分析，獨立成分分析，最大似然估計，F(xiàn)astICA算法，ICA的應用
目錄
第一章 緒論 1
1.1獨立成分分析的概述 1
第二章 主成分分析法 3
2.1主成分分析定義與概述 3
2.2主成分分析的發(fā)展史 4
2.3主成分分析基本思想 6
2.4主成分分析法的基本原理 7
2.5主成分分析法的計算步驟 8
2.6主成分分析法的優(yōu)缺點 9
2.6.1優(yōu)點 9
2.6.2缺點 9
第三章 獨立成分分析技術 11
3.1獨立成分分析定義及背景 11
3.2 ICA和投影法 12
3.3 ICA的分類 12
3.4 獨立成分分析基本原理與發(fā)展 13
3.4.1基本模型 13
3.4.2 立性測度為依據(jù)，確定目標函數(shù) 13
第四章 獨立成分分析算法 15
4.1獨立成分分析算法與空間數(shù)據(jù)分析 15
4.2密度函數(shù)和線性變換 16
4.3 最大似然估計法 16
4.4 FastICA算法 18
4.4.1FastICA簡介 18
4.4.2 FastICA算法的優(yōu)點 18
4.4.3 FastICA算法的說明 19
4.5實驗結果 20
4.5.1 語音數(shù)據(jù)的實驗結果 20
4.5.2fMRI數(shù)據(jù)的實驗結果 21
第五章 ICA的應用 24
5.1 在腦磁圖(MEG)中分離非自然號 24
5.2 在金融數(shù)據(jù)中找到隱藏的因素 24
5.3自然圖像中減少噪聲 24
5.4人臉識別 25
5.5圖像分離 26
5.6語音信號處理 28
第六章 全文總結 30
參考文獻 31
致謝 33
畢業(yè)設計小結 34
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