结合小波变换的超完备独立分量分析  

Overcomplete Independent Component Analysis Combining Wavelet Transform

作　　者：唐江波[1] 郭威 

机构地区：[1]广州工商职业技术学院电子与电气工程系,广东广州510800 [2]广州日滨科技发展有限公司,广东广州510800

出　　处：《电声技术》2011年第4期47-50,共4页Audio Engineering

基　　金：国家自然科学基金项目(60272038);广西科学基金项目(0639028)

摘　　要：利用离散小波变换提出了一种结合小波变换和独立分量分析的超完备独立分量分析方法。对比现有的Overcomplete ICA算法,该算法利用了全局的观测信息,且实验子过程的有效长度仅为原来的一半。实验表明该算法能有效分离超完备情况下的混合语音。A new algorithm of combining wavelet transform and ICA is proposed for Overcomplete ICA, which is utilized discrete wavelet transform. Compared to existing Overeomplcte ICA algorithms, the proposed algorithm makes use of the full observation information, while the effective length of the sub-process is halved. At last, the experiment results illustrate a high level of separating performance of overcomplete situation.

关 键 词：独立成分分析 小波变换 超完备 

分 类 号：TN301.6[电子电信—物理电子学]