曾立凡

摘要：独立分量分析是一种有效的信号统计处理模式，其具有一定的先进性。迄今为止其仅仅发展了三十年的实践，但是在在众多领域具有广泛应用。对此本文主要对其相关内容进行了探究分析，对其应用的优势与意义进行了简单的阐述。

关键词：独立分量分析；信号处理；算法原理

中图分类号：TN911.7 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）04-0063-01

现今的信息科技发展中信号的处理是整个技术发展的重点内容。在信息技术的发展深入过程中，各种信息技术的应用凸显了各种信息处理问题。对此，要想提升各种多为信号处理的精准性与高效性，就要应用独立分量分析技术模式，此种模式在实践中可以有效的提升整体的技术水平，在实践中有着极高的价值与意义。

1 CA的主要基本算法与具体原理

其主要计算原理就是基于独立性的度量基准开展的相关目标函数的构建，将分离出来的相关独立分量在最大限度内对各个源信号进行接近。不同的算法有着一定的差异，其主要就是在其相关准则的选择以及目标函数的优化两个方面。优化的算法可以提升其整体的收敛速度以及稳定性，其可以主要氛围三种类别：第一基于非高斯性开展的一种独立性判据模式、第二，基于信息论之上开展的独立性评判模式；第三基于高阶性之上开展的统计计量模式。

2 ICA在相关信号处理范围中的实际应用

2.1 语音信号处理应用

在语音信号处理的应用，其具有广泛的应用。在最初的时候，其主要作用就是实现相关信号的降噪作用，在操作中可以对于麦克风中产生的各种吵杂语音信息进行有效分离，在一些现场语音录入以及相关信号的收集与处理过程中具有一定的优势。随着此种技术的优化与完善，进而其在语音信号的优化范围也越来越广泛，其可以对于一些非高嘶信号有着较为显著的鲁棒性，其也具有一定的线形复杂性[1]。

2.2 图像信号处理中的实际应用

基于图像信号的具体处理来说，此种技术更具高效性，可以有效的满足各种实际信息处理需求，对于一些深层次的图像信号可以进行有效分析。对此，在实际的应用范围中，其在多个领域中具有较为显著的效果。基于人脸识别的相关图像信号处理技术来说，要对其社会安保等相关社会管理的具体需求来讲，在其早期的研究过程中，主要就是通过主成分分析等相关技术手段，其主要效果收效甚微。但是在应用此种技术手段之后，可以充分的应用独立性假设以及一些高阶段的统计量等相关技术模式，可以有效的进行相关信息的预处理、相关特征获取以及分类识别等相关操作，在实践中可以图像人脸的基础特征空间进行系统的判断，进而有效的实现人脸识别的既定目标。可以说，此种技术在实践中有效的增强了人脸识别的整体精准度，其在实践中可以在海关领域、刑侦领域以及科技研究等相关领域有着一定的价值，可以提升其整体质量与效果。

2.3 通信信号处理中的实际应用

在实践中无论何种形式的传输系统，其接收端获得的相关信号都都包含了多个信号源的各种混合信号，其在实践中势必会收到相关噪声以及一些延时因素的印象，对此可以充分的应用ICA模式手段获得相关信息信号，进而有效的增强其整体的通信系统的自身功能，有效的提升了其整体的抗干扰效能。例如，在是的列阵信号处理过程中，就可以通过各个信息发射以及接收天线中构建一个一输送的系统，其雷达接受的相关目标会出现一个混迭信号，进而构建一个具有过中不同的输入源以及不同的混迭输送ICA模型。进而通过ICA以及相关天线阵列的内在模型就可以有效的提升其整体监测的能力，加强对其具体数量以及特征等相关领域的认知，可以有效的实现整體噪声的管理与抑制效果[2]。

2.4 医学信号处理中的实际应用

在医学图像的实际生理信号的获得过程中，其大多为不同独立成分的一种加权叠加模式，例如，在实践中一些对于脑电信号的诱发多被一些自发脑袋信号所掩盖，其还有受到心电、眼睛眨动、头皮以及肌电等相关信息的干扰。其中对于一些具有复杂的生物医学信号，例如心电与脑电图等相关信号开展盲分离操作，进而有效的增强了医学诊断的精准性，所以说ICA在是实践中具有较为显著的作用与效果。

2.5 其他相关信号的处理以及具体应用

可以在一些金融数据中进行相关隐藏因素的影响。在金融工程中应用ICA技术模式尚处于一个探究过程。但是在实践的研究过程中，通过信息数据的分析可以了解ICA对于一些现金流时间序列数据具有一定的优势，其可以对于一些对金融现象带来影响的相关因素进行及时了解，也可以对于这些因素中的相关权重比例等内容进行定量分析。

3 结语

独立分量分析技术在实际的应用中有着较为广泛的领域，其基于自身的系统功能具有其他技术无可比拟的优势。其在今后的发展中有着较为显著的发展趋势，对此要加强对其研究，不断的探究其内在的价值与效能，进而充分的发挥其内在的价值，只有这样才可以有效的促进社会的稳定发展。

参考文献

[1]蔡元波.独立分量分析及其在信号处理中的应用[J].黑龙江科技信息2014，（11）：28.

[2]杨俊美，余华，韦岗.独立分量分析及其在信号处理中的应用[J].华南理工大学学报（自然科学版），2012（11）：1-12.