ICA（独立分量分析）快速定点算法

发布于 2024-10-20 11:58:44 字数 102 浏览 6 评论 0原文

有多种 ICA 算法正在使用。例如Fast-ICA算法，有一种由Jyh-Shing和Roger Jang开发的称为快速定点算法。您知道是否有使用该算法的实现或示例，也许是 MATLAB？

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迷爱 2024-10-27 11:58:44

我有点困惑。您提到的 FastICA 在 MATLAB 中实现了快速定点算法。那么这就是你的答案吗？

编辑：FastICA 代码非常容易使用。它需要的唯一输入是混合信号，然后尝试将其分解。您还可以为其提供额外的输入，例如进行 PCA 等。主要的困难在于创建混合信号，该信号需要是一个 nx N 矩阵，其中 n是观测值的数量，N 是信号的长度。

下面是一个示例，首先创建一个具有 4 个观测值的信号，然后通过将该信号与一个随机信号相乘来混合该信号，最后对混合信号使用 ICA 来尝试恢复原始信号。

N=500; %data size

v=[0:N-1];

sig(1,:)=sin(v/2); %sinusoid
sig(2,:)=((rem(v,23)-11)/9).^5; %funny curve
sig(3,:)=((rem(v,27)-13)/9); %saw-tooth
sig(4,:)=((rand(1,N)<.5)*2-1).*log(rand(1,N)); %impulsive noise

%create mixtures

Aorig=rand(size(sig,1));
mixedsig=(Aorig*sig);

%preform ica to unmix signal
ica = fastica(mixedsig);

I'm a bit confused. FastICA, which you mention, implements the fast-fixed point algorithm in MATLAB. So that would be your answer then?

EDIT: The FastICA code is pretty easy to use. The only input it needs is a mixed signal, which it then tries to unmix. You can also give it additional inputs, like doing PCA, etc.. The main difficulty is in creating the mixed signal, which needs to be a n x N matrix, with n being the number of observations and N the length of the signal.

Here is an example that first creates one signal with 4 observations, then mixes that signal by multiplying it with a random signal, and finally uses ICA on the mixed signal to try to recover the orignal signal.

N=500; %data size

v=[0:N-1];

sig(1,:)=sin(v/2); %sinusoid
sig(2,:)=((rem(v,23)-11)/9).^5; %funny curve
sig(3,:)=((rem(v,27)-13)/9); %saw-tooth
sig(4,:)=((rand(1,N)<.5)*2-1).*log(rand(1,N)); %impulsive noise

%create mixtures

Aorig=rand(size(sig,1));
mixedsig=(Aorig*sig);

%preform ica to unmix signal
ica = fastica(mixedsig);

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