| ICA特征提取技术在背景噪声建模与分析中的应用 |
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| 引用本文： | 孔薇,杨杰,周越.ICA特征提取技术在背景噪声建模与分析中的应用[J].上海交通大学学报,2006,40(3):387-390. |
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| 作者姓名： | 孔薇 杨杰 周越 |
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| 作者单位： | 上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200240 |
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| 基金项目： | 船舶工业总公司资助项目;国防重点实验室基金;航空基金 |
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| 摘 要： | 应用infomax学习规则对船舶辐射噪声信号进行独立成分分析(ICA)特征提取,并证明了ICA变换能增强信号的非高斯性.在此基础上,根据稀疏编码的特性,利用阈值化的方法将船舶辐射噪声信号有效去噪.通过对含有海洋环境噪声的船舶辐射噪声信号的去噪实验,证明了本方法的有效性,并且去噪结果明显优于传统的几种去噪方法.
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| 关 键 词： | 独立成分分析 特征提取 去噪 infomax算法 |
| 文章编号： | 1006-2467(2006)03-0387-04 |
| 收稿时间： | 2005-03-28 |
| 修稿时间： | 2005年3月28日 |
The Application of Independent Component Analysis (ICA) Feature Extraction in Modeling and Analysis of Noises |
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| KONG Wei,YANG Jie,ZHOU Yue.The Application of Independent Component Analysis (ICA) Feature Extraction in Modeling and Analysis of Noises[J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2006,40(3):387-390. |
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| Authors: | KONG Wei YANG Jie ZHOU Yue |
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| Abstract: | The infomax algorithm was applied to perform the feature extraction for the ship-radiated noise.It is proved that the ICA transform can improve the sup-Gaussian property of ship-radiated noise.Based on the property of sparse coding,an efficient de-noising result can be obtained by the threshold method.The de-nosing experiments of ship-radiated noise with sea noise show that the proposed method is valid and more efficient than other conventional methods. |
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| Keywords: | independent component analysis(ICA) feature extraction de-noising infomax algorithm |
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