独立分量分析(ICA）是盲源分析的一种方法

# 注释  
(2023/4/2 下午1:44:14)

[Go to annotation](zotero://open-pdf/library/items/XZ74YVVH?page=2&annotation=FCPMCNK6)“所谓 的盲源分离是指在完全不 知道任何先验知识或者知其少量先验 知识 (如非高斯 性 、统计 独立性 、循环平稳性 等 )的情况下 ，只利用接收 天线(传感器 )输出的观测信号提取 或分离出各个源信 号的方 法” ([杨小牛 和 付卫红, 2006, p. 2](zotero://select/library/items/3957TE9E)) ^d77ace

[Go to annotation](zotero://open-pdf/library/items/XZ74YVVH?page=2&annotation=4GRY3C6X)“信号经过变换后，使不 同信号分量之间的独立性 最小 化” ([杨小牛 和 付卫红, 2006, p. 2](zotero://select/library/items/3957TE9E))

[Go to annotation](zotero://open-pdf/library/items/XZ74YVVH?page=2&annotation=GKFTQW6M)“这类方法称 为独立分 量分析 (ICA)” ([杨小牛 和 付卫红, 2006, p. 2](zotero://select/library/items/3957TE9E))

[Go to annotation](zotero://open-pdf/library/items/XZ74YVVH?page=2&annotation=S2PNGQTB)“利用非线性传递 函数对输出进行变换，使得输出 分布包含在一个有限的超立方体中，然后熵 的最大化将迫 使输出尽可能在超立方体中均匀散布。 这类方法称为熵 最大化方法” ([杨小牛 和 付卫红, 2006, p. 2](zotero://select/library/items/3957TE9E))

[Go to annotation](zotero://open-pdf/library/items/XZ74YVVH?page=2&annotation=BE3ITJ9F)“非线性主分量分析是 线性 主分量分析方 法的推 广” ([杨小牛 和 付卫红, 2006, p. 2](zotero://select/library/items/3957TE9E))

[Go to annotation](zotero://open-pdf/library/items/XZ74YVVH?page=2&annotation=TKEE8M5N)“熵最大化 与独立分量分析是等价 的” ([杨小牛 和 付卫红, 2006, p. 2](zotero://select/library/items/3957TE9E)) ^61f38a

[Go to annotation](zotero://open-pdf/library/items/XZ74YVVH?page=2&annotation=7RHAAXRZ)“独立分量分析 (ICA)的基本 目的就是确定线性 变 换矩阵 w ，使得变换后 的输 出分量 y(t)=Wx(1)尽可 能统 计独立” ([杨小牛 和 付卫红, 2006, p. 2](zotero://select/library/items/3957TE9E))

[Go to annotation](zotero://open-pdf/library/items/XZ74YVVH?page=2&annotation=4QGAH2TA)“目前采用 ICA技术进行盲 源分离 的主要 方法 有非高斯性最大化法 、互信息最小化法以及最大似然函 数估计法” ([杨小牛 和 付卫红, 2006, p. 2](zotero://select/library/items/3957TE9E))

[Go to annotation](zotero://open-pdf/library/items/XZ74YVVH?page=3&annotation=8VZ5UH7H)“所 谓 最 大 似 然 估 计 就 是 找 到 一 个 矩 阵 w ，使 y：WX的分布尽可能地接 近于源信号的分布 ，它是 ICA 估计的一个非常普遍的方法” ([杨小牛 和 付卫红, 2006, p. 3](zotero://select/library/items/3957TE9E))