%0 Journal Article
%T 基于独立分量分析和遗传算法的图象分离方法研究与实现
%A 杨俊安
%A 庄镇泉
%A 钟子发
%A 郭立
%J 中国图象图形学报
%D 2003
%R 10.11834/jig.200304152
%X 在深入分析独立分量分析技术的基础上，针对常规数值求解方法容易陷入局部最优解的问题，提出了一种基于遗传算法和独立分量分析相结合的盲源分离新算法．通过对图象信号分离仿真试验表明，采用最佳保留机制和移民方式的动态补充子代个体操作，在一定的群体规模和遗传代数的情况下，该方法能实现信号的盲分离，并可获得全局最优解．对超高斯信号和亚高斯信号的混合信号，与扩展信息最大化方法相比，该方法可获得更好的分离效果。
%K 图象分离
%K 独立分量分析
%K 遗传算法
%K 信号处理
%K 峭度
%K 全局优化算法
%K 仿真实验
%K 性能评估
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200304152&flag=1