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基于动态独立分量分析算法的谐波检测
被引量：
12
1
作者
汪斌
王年
+2 位作者
蒋云志
程志友
鲍文霞
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期40-44,共5页
介绍了一种基于峭度的非高斯极大的动态独立分量分析算法,并将其引入到谐波检测中。该算法在非高斯极大ICA算法的基础上,利用动态的递推关系公式计算得到当前的峭度值,并将峭度的非高斯极大作为独立性判据,从而实现谐波信号的盲分离。...
介绍了一种基于峭度的非高斯极大的动态独立分量分析算法,并将其引入到谐波检测中。该算法在非高斯极大ICA算法的基础上,利用动态的递推关系公式计算得到当前的峭度值,并将峭度的非高斯极大作为独立性判据,从而实现谐波信号的盲分离。为了更好地逼近真实信号,对分离后的信号进行幅值修正,最终完成谐波的检测。仿真实验结果表明了该算法的正确性和可行性。
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关键词
电力系统
谐波检测
动态独立分量分析
非高斯极大
峭度
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职称材料
动态独立分量分析算法及其应用研究
被引量：
2
2
作者
林春方
郭立
《核电子学与探测技术》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期726-730,共5页
对基于非高斯性极大ICA方法的动态实现及其应用进行了研究。介绍了基于峭度极大ICA算法原理,然后将其改造成一种能进行动态独立分量提取的ICA算法。对动态ICA算法的收敛性和盲源分离效果进行了分析研究,并将该算法应用于脑电信号的消噪...
对基于非高斯性极大ICA方法的动态实现及其应用进行了研究。介绍了基于峭度极大ICA算法原理,然后将其改造成一种能进行动态独立分量提取的ICA算法。对动态ICA算法的收敛性和盲源分离效果进行了分析研究,并将该算法应用于脑电信号的消噪。结果表明,该算法具有较好的收敛性能和盲源分离效果。
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关键词
独立分置分析
动态独立分量分析
非高斯极大
脑电信号
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职称材料
基于信息极大的动态独立分量分析
3
作者
钟伯成
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期1154-1157,共4页
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...
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。
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关键词
动态
ica
算法
信息极大
盲源分离
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职称材料
题名
基于动态独立分量分析算法的谐波检测
被引量：
12
1
作者
汪斌
王年
蒋云志
程志友
鲍文霞
机构
安徽大学教育部电能质量工程研究中心
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期40-44,共5页
基金
安徽省科技攻关计划重大科技专项项目(08010202034)
安徽省高校青年教师资助项目(2008jq1023)
安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2010A007)
文摘
介绍了一种基于峭度的非高斯极大的动态独立分量分析算法,并将其引入到谐波检测中。该算法在非高斯极大ICA算法的基础上,利用动态的递推关系公式计算得到当前的峭度值,并将峭度的非高斯极大作为独立性判据,从而实现谐波信号的盲分离。为了更好地逼近真实信号,对分离后的信号进行幅值修正,最终完成谐波的检测。仿真实验结果表明了该算法的正确性和可行性。
关键词
电力系统
谐波检测
动态独立分量分析
非高斯极大
峭度
Keywords
power
system
harmonic
detection
dynamic
ica
maximization
of
non-gaussianity
kurtosis
分类号
TM935.2 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
动态独立分量分析算法及其应用研究
被引量：
2
2
作者
林春方
郭立
机构
中国科学技术大学信息科学技术学院
出处
《核电子学与探测技术》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期726-730,共5页
文摘
对基于非高斯性极大ICA方法的动态实现及其应用进行了研究。介绍了基于峭度极大ICA算法原理,然后将其改造成一种能进行动态独立分量提取的ICA算法。对动态ICA算法的收敛性和盲源分离效果进行了分析研究,并将该算法应用于脑电信号的消噪。结果表明,该算法具有较好的收敛性能和盲源分离效果。
关键词
独立分置分析
动态独立分量分析
非高斯极大
脑电信号
Keywords
independent
component
analysis
dynamic
ica
maximization
of
nongaussianity
EEG
分类号
O411 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
基于信息极大的动态独立分量分析
3
作者
钟伯成
机构
合肥学院网络与智能信息处理重点实验室
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期1154-1157,共4页
基金
合肥学院人才基金资助项目(600840)
文摘
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。
关键词
动态
ica
算法
信息极大
盲源分离
Keywords
dynamic
ica
algorithm
information
maximization
blind
source
separation（BSS）
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态独立分量分析算法的谐波检测
汪斌
王年
蒋云志
程志友
鲍文霞
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2011
12
下载PDF
职称材料
2
动态独立分量分析算法及其应用研究
林春方
郭立
《核电子学与探测技术》
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
下载PDF
职称材料
3
基于信息极大的动态独立分量分析
钟伯成
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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