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基于UWT和独立分量分析的含噪盲源分离
被引量：
5
1
作者
蔡伟华
何选森
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第16期180-185,共6页
提出了基于UWT(非抽样小波变换)去噪与Fast ICA(快速独立分量分析)算法相结合的含噪盲源分离方法,采用先去噪后分离的方式实现了在加性高斯噪声环境下混合图像的盲分离。仿真结果表明,该方法能很好地从加性高斯噪声中分离出源图像,与曲...
提出了基于UWT(非抽样小波变换)去噪与Fast ICA(快速独立分量分析)算法相结合的含噪盲源分离方法,采用先去噪后分离的方式实现了在加性高斯噪声环境下混合图像的盲分离。仿真结果表明,该方法能很好地从加性高斯噪声中分离出源图像,与曲波阈值去噪后的Fast ICA方法相比较,该方法能获得更好的峰值信噪比。
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关键词
盲源分离
非
抽样
小波变换
(
uwt
)
快速独立分量分析
曲波
变换
峰值信噪比
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职称材料
题名
基于UWT和独立分量分析的含噪盲源分离
被引量：
5
1
作者
蔡伟华
何选森
机构
湖南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第16期180-185,共6页
文摘
提出了基于UWT(非抽样小波变换)去噪与Fast ICA(快速独立分量分析)算法相结合的含噪盲源分离方法,采用先去噪后分离的方式实现了在加性高斯噪声环境下混合图像的盲分离。仿真结果表明,该方法能很好地从加性高斯噪声中分离出源图像,与曲波阈值去噪后的Fast ICA方法相比较,该方法能获得更好的峰值信噪比。
关键词
盲源分离
非
抽样
小波变换
(
uwt
)
快速独立分量分析
曲波
变换
峰值信噪比
Keywords
blind source separation
Undecimated Wavelet Transform(
uwt
)
Fast Independent Component Analysis (FastICA)
curvelet transform
Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR)
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于UWT和独立分量分析的含噪盲源分离
蔡伟华
何选森
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
5
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引证文献
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