基于NSCT的独立分量分析方法  

Independent component analysis based on NSCT

作　　者：张军龙[1] 刘立程[1] 俞坤游[1] 

机构地区：[1]广东工业大学信息工程学院,广东广州510006

出　　处：《微型机与应用》2013年第20期44-47,共4页Microcomputer & Its Applications

摘　　要：为了提高独立分量分析(ICA)算法的分离性能,提出了基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的ICA方法。首先对混合图像进行NSCT,使混合图像的非高斯性在NSCT域得以增强,然后在变换域求解分离矩阵。理论分析和仿真实验均表明,该方法可以获取更好的分离精度和更快的收敛速度。In order to improve the separation performance of the independent component analysis （ICA） algorithm, a new method based on nonsubsampled contourlet transform （NSCT） is proposed in this paper. Firstly, the mixed images are decomposed using NSCT, which increases the non-Gaussianity in the NSCT domain directly. Theory analysis and simulation experiments all convergence rate and separation accuracy. domain, then the separated matrix can be obtained in the transform show that the new method can achieve superior performance in both

关 键 词：独立分量分析 非下采样轮廓波变换 固定点算法 峭度 性能指数 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]