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文檔簡介
1、獨立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是近年發(fā)展起來的一種非常有效的盲信號處理技術(shù),具有重要的理論和應(yīng)用價值,在無線通信、語音處理、圖像處理和生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域具有廣泛而誘人的應(yīng)用前景,正發(fā)揮著越來越重要的作用。
本文首先著眼于交通物聯(lián)網(wǎng)(traffic internet of things,TIOT)應(yīng)用的需要,重點闡述了交通物聯(lián)網(wǎng)中圖像處理的現(xiàn)狀。接著,本文對獨立成分分析的算法原理
2、進(jìn)行了闡述,分析了獨立成分分析的思想、假設(shè)前提以及概率統(tǒng)計的相關(guān)原理,并對現(xiàn)有獨立成分分析的方法進(jìn)行歸納總結(jié),指出了ICA的算法選擇原則。在此基礎(chǔ)上,本文提出一種新的ICA盲信號分離方法,即基于磨光函數(shù)的獨立成分分析算法。
論文的主要工作是把獨立成分分析與交通物聯(lián)網(wǎng)圖像處理相結(jié)合,將基于磨光函數(shù)的獨立成分分析方法應(yīng)用于交通物聯(lián)網(wǎng)的圖像處理,以解決交通物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控視頻受外界干擾等原因引起的圖像傳輸問題,從而降低交通事故的發(fā)生率。實
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