文档介绍：独立分量分析法
报告人：巫书航
导师：山秀明 苏威积
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目录
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问题的提出
数学准备
独立分量法具体算法
总结与展望
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目录
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问题的提出
一、时域雷达信号分选
二、信号与随机变量间的关系
三、独立分量分析法(ICA)的基本问题
四、独立分量分析法(ICA)的历史与应用
数学准备
独立分量法具体算法
总结与展望
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问题的提出：1、时域雷达信号分选
一、时域雷达信号分选
数学模型：时间、幅度图像
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问题的提出：2、信号与随机变量间的关系
二、信号与随机变量间的关系
问题：随机变量X在实际中的体现？
答：独立重复试验，得到试验样本集{Xi}。
由这组数据样本点可以估计出随机变量的各阶矩，近而估计出pdf等全部统计信息。
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问题的提出：2、信号与随机变量间的关系
对一个信号X(t)：
独立重复试验 ———— 抽样ti， i=1,2, …N
样本集 ———— {X(ti)}
因而信号X(t)可以看成是一个随机变量, 并可估算它的各阶矩，以及谈论它的pdf，独立、相关等统计特性。
例如：
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问题的提出：3、独立分量分析法的基本问题
假设源信号若干个统计上相互独立的信号组成的，它们在空间中形成交叠，独立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)是借助于多个信道同步观察交叠信号，将观察信号经过解混分解成若干独立成分，作为对源信号的一组估计。
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简化假设：
1、A是线性系统，可用矩阵表示. (实际仿真时是随机阵)
2、信道对信号无影响，观察信道数与信号数相同，(A，B方阵)
问题的提出：3、独立分量分析法的基本问题
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问题的提出：3、独立分量分析法的基本问题
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问题的提出：3、独立分量分析法的基本问题
几点说明：
1、解出来的Y只要求各分量独立，因而解不是唯一的，可以有相移、次序颠倒、幅值变化等
2、要解出Y，需要对Y各分量是否独立进行判断。确切地说，需要找到某种判断函数G，使Y个分量独立时G(Y)达到最大或最小值。
3、由于独立判据函数G的不同，以及求解Y的步骤不同，有不同的独立分量分析法。
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