范程龍，孫 燚

（1.鄭州大學(xué) 國際學(xué)院，河南 鄭州 450001；2.鄭州大學(xué) 信息工程學(xué)院，河南 鄭州 450001）

現(xiàn)階段隨著信息技術(shù)高速發(fā)展，在一定程度上帶動(dòng)了多種全新技術(shù)的產(chǎn)生與運(yùn)用，新技術(shù)的產(chǎn)生無疑會(huì)推動(dòng)各種行業(yè)的發(fā)展與進(jìn)步。信息技術(shù)在不斷發(fā)展中，其信號(hào)處理問題是核心重點(diǎn)，不同信息技術(shù)的發(fā)展，突顯信號(hào)處理中存在的問題[1]。獨(dú)立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）是一種全新信號(hào)處理技術(shù)，能夠從較多復(fù)雜信號(hào)中分離出相對(duì)獨(dú)立的信號(hào)源，由于獨(dú)立分量分析是以高階統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)，因此采用此種方式分析信號(hào)，能夠保證不同信號(hào)之間的相互獨(dú)立性，因而應(yīng)用較為廣泛[2]。獨(dú)立分量分析在一定程度上還能夠改善傳統(tǒng)信號(hào)處理的不足，充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)各項(xiàng)工作的開展，因此成為現(xiàn)階段研究熱點(diǎn)。

1 獨(dú)立分量分析概念闡述

獨(dú)立分量分析是一種近年來發(fā)展較快的新型信號(hào)處理技術(shù)，獨(dú)立分量分析能夠從大量源信號(hào)的線性混合信號(hào)中，將源信號(hào)分離出來，并且源信號(hào)具有一定獨(dú)立性，獨(dú)立分量分析是由盲信源問題不斷發(fā)展與演變而來，因此又被稱為盲分離。在較為復(fù)雜的背景中接收到的信號(hào)往往是由不同信號(hào)源產(chǎn)生的混合信號(hào)，例如話筒能夠同時(shí)收錄多個(gè)說話聲音，傳統(tǒng)信號(hào)處理方法為濾波與累加平均法，這兩種方法在處理信號(hào)的同時(shí)，其信號(hào)細(xì)節(jié)受到一定破壞，而采用獨(dú)立分量分析法，不僅能夠有效消除噪聲，還能夠保證信號(hào)不受破壞，并且去噪聲效果較好。

獨(dú)立分量分析主要計(jì)算原理為在獨(dú)立性的度量準(zhǔn)則之上，繼而開展相關(guān)函數(shù)的構(gòu)建與分析，函數(shù)構(gòu)建后，便將分離出的相關(guān)分量在最大程度內(nèi)與不同信號(hào)源相接近，但在進(jìn)行函數(shù)計(jì)算過程中，由于計(jì)算方式不同，因此需要對(duì)目標(biāo)選擇與目標(biāo)函數(shù)兩個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化，整個(gè)優(yōu)化過程主要分為3種，第一種是在非高斯性基礎(chǔ)上開展的獨(dú)立判斷模式，第二種基于信息論基礎(chǔ)上開展的獨(dú)立性評(píng)判模式，最后一種為存在于高階性基礎(chǔ)上開展的統(tǒng)計(jì)模式。獨(dú)立分量分析運(yùn)用范圍十分廣泛，不僅能夠運(yùn)用在通信與信號(hào)處理、語音信號(hào)處理、醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中，還能夠運(yùn)用在數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)領(lǐng)域中[3]。

2 獨(dú)立分量分析主要方法

2.1 含噪聲的獨(dú)立分量分析

理想中的信號(hào)源是不存在噪聲的，但在實(shí)際情況下，信號(hào)是由若干個(gè)具有噪聲的信號(hào)混合組成，因此現(xiàn)階段的研究熱點(diǎn)為如何使用獨(dú)立分量分析方法分離具有噪聲的信號(hào)。在處理具有噪聲信號(hào)的過程中，經(jīng)常使用的方式為采用貝葉斯方式，采用具有非線性的獨(dú)立分量分析中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去除信號(hào)中的噪聲。依據(jù)不同信號(hào)與不同噪聲以及表現(xiàn)狀態(tài)，可以采用小波門去燥方式，先將信號(hào)中的噪聲去除，繼而使用獨(dú)立分量分析方式對(duì)多種信號(hào)進(jìn)行分離，從而有效提升信號(hào)分離結(jié)果中的峰值信號(hào)比率。

2.2 欠定的獨(dú)立分量分析

在進(jìn)行實(shí)際信號(hào)分離過程中，由于源信號(hào)的個(gè)數(shù)無法統(tǒng)計(jì)，是一個(gè)未知數(shù)，并且通過傳感器的個(gè)數(shù)往往比實(shí)際源信號(hào)數(shù)量少，在此過程中就會(huì)產(chǎn)生一定盲源分離問題。針對(duì)解決盲源問題，傳統(tǒng)的獨(dú)立定量分析方法并不能有效解決此問題，因此需要采用全新獨(dú)立分量分析方式解決這一問題。由于信號(hào)具有一定稀疏性與獨(dú)立性，因而從某種方面來看，具有一定近似等價(jià)性，因而便產(chǎn)生了稀疏分量分析方式，現(xiàn)階段稀疏分量分析主要用于解決信號(hào)盲源分離問題，且具有良好效果。

2.3 核獨(dú)立分量分析

核獨(dú)立分量分析是一種借助對(duì)比函數(shù)并獨(dú)立完成信號(hào)分析的算法，這種方式主要利用非線性函數(shù)，并將輸入數(shù)據(jù)隱射在高維特征空間中，繼而通過特征空間中顯示的數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立分量分析處理。此種分析方式能夠有效運(yùn)用核技巧理論，（指在一定或者特定的空間中，充分利用核知識(shí)，從而計(jì)算內(nèi)積的具體數(shù)值，）此種計(jì)算方式能夠適用多種源信號(hào)的分布方式，計(jì)算結(jié)果具有一定精密性。而快速獨(dú)立分量分析方式是在獨(dú)立成分分析基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的一種計(jì)算方式，改進(jìn)后的計(jì)算方式執(zhí)行效果與適用性都得到了大大提升[4]。

3 獨(dú)立分量分析的運(yùn)用與發(fā)展趨勢(shì)

3.1 獨(dú)立分量分析的實(shí)際運(yùn)用

3.1.1 語音信號(hào)處理應(yīng)用

將獨(dú)立分量分析方式運(yùn)用在語音信號(hào)處理中，其運(yùn)用方式十分廣泛。這種運(yùn)用方式在發(fā)展之初，其主要作用為將語音信號(hào)中的噪聲充分降低，并且使用此種方式還能夠?qū)Ⅺ溈孙L(fēng)中產(chǎn)生的其他噪聲與語音信息等進(jìn)行分離，避免這些噪聲對(duì)語言產(chǎn)生影響。此外，將獨(dú)立分量分析運(yùn)用在現(xiàn)場錄制中，或者運(yùn)用在信號(hào)處理與收集中，同樣具有較大優(yōu)勢(shì)。獨(dú)立分量分析對(duì)信號(hào)中的噪聲處理技術(shù)十分完善，并且在處理噪聲過程中，不會(huì)對(duì)信號(hào)質(zhì)量造成影響，因此在語音信號(hào)處理中運(yùn)用十分廣泛。但隨著科學(xué)技術(shù)不斷成熟，此種技術(shù)也得到了一定發(fā)展與提升，將其運(yùn)用在語音信號(hào)處理中，不僅僅能夠處理噪聲問題，還能夠針對(duì)一部分非高斯信號(hào)具有顯著的魯棒性，同時(shí)還具有一定線性復(fù)雜性[5]。

3.1.2 圖形信號(hào)處理運(yùn)用

將獨(dú)立分量分析運(yùn)用在圖像信號(hào)處理中，能夠滿足圖像處理的各種要求，并且針對(duì)部分較為復(fù)雜的圖像信號(hào)以及處理需求，都能夠在最大限度上滿足其需求，因此將獨(dú)立分量分析運(yùn)用在圖形信號(hào)處理中，具有一定高效性。在實(shí)際運(yùn)用，此種方式能夠運(yùn)用在多個(gè)領(lǐng)域中，例如在人臉識(shí)別的圖形信號(hào)處理中，需要根據(jù)一定社會(huì)管理的具體需求開展，這種技術(shù)在研究過程中，主要是采用成分分析等技術(shù)，但這種技術(shù)方式效果并不理想。在利用獨(dú)立分量分析技術(shù)后，能夠充分運(yùn)用其假設(shè)性手段與統(tǒng)計(jì)量等相關(guān)技術(shù)，便能夠?qū)π盘?hào)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，獲取信號(hào)相關(guān)特征，并對(duì)人臉圖形進(jìn)行識(shí)別與分析，繼而對(duì)空間特征等信息實(shí)現(xiàn)判斷與處理，采用這種方式能夠有效推動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)的開展與使用。獨(dú)立分量分析技術(shù)的使用，能夠在最大程度上推動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)的運(yùn)用與發(fā)展，并且能夠提升人臉識(shí)別技術(shù)的精準(zhǔn)度。在圖像信息處理中運(yùn)用獨(dú)立分量技術(shù)，此種方式能夠運(yùn)用在刑警破案等方面，應(yīng)用范圍十分廣泛[6]。

3.1.3 醫(yī)學(xué)信號(hào)處理

將獨(dú)立分量分析技術(shù)運(yùn)用在醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中，能夠?qū)⒍喾N不同且獨(dú)立的信號(hào)進(jìn)行處理，例如電腦信號(hào)經(jīng)常會(huì)被部分自發(fā)信號(hào)所掩蓋，此外，電腦信號(hào)還受到心電與眼睛眨動(dòng)等因素影響，這部分因素會(huì)產(chǎn)生一定干擾作用，導(dǎo)致信號(hào)接收不全面。此外，針對(duì)部分較為復(fù)雜、多變的生物學(xué)相關(guān)信號(hào)，為增強(qiáng)其信號(hào)有效性，需要使用盲分離手段，采用這種方式能夠在最大程度上保證醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確性與有效性，從而推動(dòng)治療開展。因此可以認(rèn)為將獨(dú)立分量分析方法運(yùn)用在醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中，其效果較好[7-9]。

3.2 發(fā)展趨勢(shì)

從目前發(fā)展來看，獨(dú)立分量分析方法已經(jīng)被大范圍地應(yīng)用在醫(yī)學(xué)當(dāng)中，主要用于對(duì)圖像處理與機(jī)械故障的判斷。且有多名研究人員，將獨(dú)立分量分析法與小波分析法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其他信號(hào)分析法相結(jié)合，并充分應(yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像處理中，取得了較好的實(shí)驗(yàn)效果，類似于這種將不同類型的分析方法相結(jié)合的方法，已經(jīng)成為獨(dú)立分量分析法未來的發(fā)展方向。但是從目前來看，由于獨(dú)立分量分析法受到各種因素的影響，因此具有一定的局限性。應(yīng)對(duì)其進(jìn)一步研究，將該方法應(yīng)用在更多領(lǐng)域中。

4 結(jié)語

獨(dú)立定量分析是一種較為先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)，該技術(shù)具有較大優(yōu)勢(shì)，能夠改善傳統(tǒng)信號(hào)處理方法存在的弊端，并且此種技術(shù)能夠運(yùn)用在諸多領(lǐng)域中，推動(dòng)各行業(yè)發(fā)展。因此需要不斷加強(qiáng)對(duì)獨(dú)立定量分析的深入研究，不斷發(fā)掘其優(yōu)勢(shì)，使其充分發(fā)揮價(jià)值，從而推動(dòng)社會(huì)發(fā)展。