local ICA in denoising multidimensional data

资 源 简 介

local ICA in denoising multidimensional data

详 情 说 明

局部ICA在多维数据降噪中的应用

降噪是多维信号处理中的关键任务，尤其是在数据包含复杂噪声模式时。本文提出的算法结合了局部独立成分分析（ICA）、延迟嵌入技术和聚类方法，有效实现了信号与噪声的分离。

核心思路是通过延迟嵌入技术重构多维数据的相空间，增强信号特征的时空表达。随后对嵌入后的数据进行聚类，将相似特征的数据划分到同一子空间。在每个局部区域应用ICA，利用其盲源分离特性，从混合观测中提取独立成分。由于信号与噪声通常具有不同的统计特性，通过阈值处理或能量分析即可识别并抑制噪声成分。

这种局部处理策略相比全局ICA更灵活：既能适应数据的非平稳特性，又能避免全局模型对局部特征的过度平滑。实验证明，该方法在保留有用信号细节的同时，显著提升了信噪比，尤其适用于生物医学信号或环境传感器数据等复杂场景。