统计相关源信号分离模型与算法综述
来源期刊:控制与决策2015年第9期
论文作者:王法松 王忠勇 李睿 高向川 靳进
文章页码:1537 - 1545
关键词:盲源分离;独立成分分析;相关成分分析;稀疏表示;高光谱解混;
摘 要:统计相关源信号分离理论不仅有着广泛的应用背景,也为深入了解数据的本质结构提供了有效的分析工具.首先,重点分析和讨论一类特殊的相关源信号分离模型——独立子空间分析模型的可分离性;其次,分别介绍基于源信号稀疏性、统计测度、独立子空间分析、源信号时序结构、源信号有界性和非负性的各种相关源信号分离算法;再次,通过将加性噪声中的盲源分离和高光谱解混问题建模为统计相关源信号分离模型,表明了该方法的应用价值;最后,总结了相关源信号分离中存在的问题,并对下一步的研究思路进行了分析和展望.
王法松1,王忠勇1,李睿2,高向川1,靳进1
1. 郑州大学信息工程学院2. 河南工业大学理学院
摘 要:统计相关源信号分离理论不仅有着广泛的应用背景,也为深入了解数据的本质结构提供了有效的分析工具.首先,重点分析和讨论一类特殊的相关源信号分离模型——独立子空间分析模型的可分离性;其次,分别介绍基于源信号稀疏性、统计测度、独立子空间分析、源信号时序结构、源信号有界性和非负性的各种相关源信号分离算法;再次,通过将加性噪声中的盲源分离和高光谱解混问题建模为统计相关源信号分离模型,表明了该方法的应用价值;最后,总结了相关源信号分离中存在的问题,并对下一步的研究思路进行了分析和展望.
关键词:盲源分离;独立成分分析;相关成分分析;稀疏表示;高光谱解混;