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第28卷第2期成都工业学院学报Vol.28ꎬNo.2
2025年3月JOURNALOFCHENGDUTECHNOLOGICALUNIVERSITYMar.ꎬ2025
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DOI:10.13542/j.cnki.511747/tn.2025.02.008
基于最大负熵的复值信号
独立成分分析的稳健技术研究
冯平兴
(成都工业学院网络与通信工程学院ꎬ成都611730)
摘要:稳健性是信号处理中的一个重要考虑因素ꎬ特别是对独立成分分析(ICA)的分离性能有显著影响ꎮ因此ꎬ提出一种基
于最大负熵的复值信号稳健近似多项式ꎬ用于改善复值ICA的稳健性ꎮ在实际信号处理领域中ꎬ使用ICA分离复值信号是信
号处理中常见的技术ꎻ相应地ꎬ利用负熵度量非高斯性是ICA中的一种常用方法ꎮ然而ꎬ负熵的估计性能极易受观测信号中
的异常值影响ꎮ采用稳健估计理论和多项式展开方法ꎬ提出的函数可以在观测值受到异常值污染时ꎬ负熵仍然保持稳健的估
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计性能(Amari指数小于10)ꎮ此外ꎬ结合所研究的近似方法ꎬ复值ICA算法在源信号与异常值混合的情况下仍能保持良好
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的分离性能(10logI10)ꎬ证明了该方法的有效性ꎮ
A
关键词:独立成分分析ꎻ稳健性ꎻ负熵近似ꎻ复值信号
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中图分类号:TN95文献标志码:A文章编号:20955383(2025)02004305
ResearchontheRobustTechniqueofComplex ̄valuedSignalIndependent
ComponentAnalysisbasedonMaximumNegativeEntropy
FENGPingxing
(SchoolofNetwork&CommunicationEngineeringꎬChengduTechnologicalUniversityꎬChengdu611730ꎬChina)
Abstract:Robustnessisanimportantconsiderationinsignalprocessingꎬespeciallyfortheseparationperformanceofindependent
componentanalysis(ICA)ꎬwhichhasasignificantimpact.Arobustapproximationpolynomialforcomplex ̄valuedsignalsbasedon
maximumnegativeentropyisproposedtoimprovetherobustnessofcomplex ̄valuedICA.Inthefieldofpracticalsignalprocessingꎬ
usingICAtoseparatecomplex ̄valuedsignalsisacommontechniqueinsignalprocessingꎻcorrespondinglyꎬusingnegativeentropy
tomeasurenon ̄GaussianityisacommonlyusedmethodinICA.Howeverꎬtheestimationperformanceofnegativeentropyishighly
susceptibletooutliersintheobservedsignal.Byusing
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