【摘 要】
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统计特征方法在信号处理、模式识别等领域的应用越来越广泛,特别是独立分量分析(ICA)在理论研究和实际应用中备受关注.主分量分析(PCA)和独立分量分析总的方法和思路比较相似
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统计特征方法在信号处理、模式识别等领域的应用越来越广泛,特别是独立分量分析(ICA)在理论研究和实际应用中备受关注.主分量分析(PCA)和独立分量分析总的方法和思路比较相似.在分析PCA和ICA的原理及特点的基础上,分别用PCA和ICA对模型和实际地震数据进行了验证,并比较和分析了两者在信号处理中的特征提取能力.结果表明:在实现信号分离时,PCA分解后的各个分量仍然保持一定的相关性,而ICA分解后的各个分量保持独立.
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