注释

(2023/4/2 下午1:44:14)

Go to annotation“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) ^d77ace

Go to annotation“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)

Go to annotation“这类方法称为独立分量分析 (ICA)” (杨小牛和付卫红, 2006, p. 2)

Go to annotation“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)

Go to annotation“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)

Go to annotation“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) ^61f38a

Go to annotation“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)

Go to annotation“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)

Go to annotation“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)