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文章针对静态独立分量分析（ICA）算法在分析非平稳性很强的生物电信号方面的局限，研究了基于信息极大原理的动态独立分量分析算法，并将它与静态ICA算法进行了比较；仿真实验结果表明，动态ICA算法具有较好的盲源分离性能，并且能够在时变混合情况下，获得较好的盲分离效果。
基于信息极大的动态独立分量分析
【摘 要】
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文章针对静态独立分量分析（ICA）算法在分析非平稳性很强的生物电信号方面的局限，研究了基于信息极大原理的动态独立分量分析算法，并将它与静态ICA算法进行了比较；仿真实验结果表明
【机 构】
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合肥学院网络与智能信息处理重点实验室
【出 处】
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合肥工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年8期
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