文档介绍：:1001-0920(2012)09-1376-05万俊,张晓晖,饶炯辉,胡清平(海军工程大学兵器工程系,武汉430033)摘要:针对传统独立成分分析算法存在的不足,在简要介绍独立成分分析的基本原理和相关算法的基础上,,给出了实现算法,并进行了计算机仿真实验,,:盲源分离;独立成分分析;负熵;信噪比中图分类号::ponentanalysisalgorithmusingsignalnoiseratioWANJun,ZHANGXiao-hui,RAOJiong-hui,HUQing-ping(DepartmentofWeaponEngineering,NavalUniversityofEngineering,Wuhan430033,:WANJun,E-mail:wanjun198524@)Abstract:::ponentanalysis(ICA)binationofnegentropyandsignalnoiseratio(SNR)ispresentedtosolvethede?,:::blindsourceseparation;ponentanalysis;negentropy;signalnoiseratio1引引引言言言独立成分分析(ICA)是20世纪90年代发展起来的一种统计信号处理方法,它是在源信号和传输通道参数未知的情况下,以统计独立性为标准,利用各种成分统计特征的差异,将由相互统计独立的源信号混合而成的信号分离为各自独立的信号分量[1].独立成分分析技术不需知