国家自然科学基金(60202014)
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
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- 新的独立性度量及其在混沌信号分析中的应用被引量：3
- 2003年
- 发现独立性可用一种简便的数格子方法估计 ,据此提出了“占格率”这一全新的独立性度量 .接着又提出了一类无穷多种独立性度量———准熵 ,它们将变量经分布函数变换后量化 ,再用凸函数对其联合概率的均匀性进行度量 .占格率的数学期望也是一种准熵 .此外 ,还提出了广义互信息及其递归算法 ,将传统的互信息推广到一类无穷多种独立性度量 .上述新度量对连续变量的分布不作先验假设 ,而是从样本中得出分布函数值的无偏估计 ,因此适合于根据观测值估计任意连续分布变量的独立性 .本文还将新度量用于混沌信号分析 ,表明它们都是在经典的互信息之外的奇异吸引子重构时延的好的选取准则 .
- 陈阳
- 关键词：信号分析混沌奇异吸引子
- 准熵的性质及其应用被引量：1
- 2006年
- 准熵将信息论中熵的特定凸函数推广到任意凸函数,研究了这种推广能否提高熵的性能.提出并证明了准熵与熵的一些共同性质.以独立性度量问题为例,研究了凸函数对准熵最小值形状的影响,提出了凸函数品质因数的概念,用来刻画准熵最小值的显著性.发现了品质因数比熵中凸函数更好的无穷多凸函数.给出了凸函数品质因数在混沌信号分析中的应用实例.结果表明,根据特定应用,恰当选取凸函数,可令准熵获得比熵更好的性能.
- 陈阳
- 关键词：凸函数混沌
- 一种新的神经网络盲源分离方法
- 2004年
- 提出了一种新颖的有导-无导联合学习神经网络盲源分离方法.该方法用经典的有导学习误差反传规则训练多层感知器,对信号的概率分布函数进行自适应逼近,从而给出分离矩阵无导学习规则中非线性激励函数的恰当估计.将该方法与纯粹无导学习方法进行了对比,说明了其性能上的优越性.
- 陈阳
- 关键词：人工神经网络独立元分析信号盲分离
- 一类新的独立性度量及其在盲信号分离中的应用被引量：2
- 2004年
- 提出了一类无穷多种称为准熵的新的独立性度量 ,它们用严格凸函数对原变量经分布函数变换再量化后得到的变量的联合概率的均匀性进行度量 ,并提出了基于准熵的盲分离算法 ,可分离任意连续分布的信号 ,包括峭度为零的信号。通过与前人算法的对比试验 。
- 陈阳何振亚
- 关键词：盲分离独立性独立元分析
