《平行因子分析研究及其在盲辨識中的套用》是依託華南理工大學，由周郭許擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：平行因子分析研究及其在盲辨識中的套用
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：周郭許
- 依託單位：華南理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
現代信號處理中，盲信號處理因其重要的理論價值和巨大的潛在套用，一直是國內外的研究熱點。隨著計算機計算能力和大容量存貯技術的發展，平行因子分析也在眾多科學領域中凸顯出越來越重要的地位。由於信號向量的高階統計量為具有超對稱結構的高階張量，本課題將充分利用張量的超對稱性這一特殊性質，對平行因子分析中的若干關鍵問題展開研究，以期解決困擾盲分離已久的幾個關鍵難題：.1..研究超對稱張量分解的唯一性，統一解決超定、適定特別是欠定盲分離的盲辨識問題；.2..研究超對稱張量秩估計理論，解決盲分離中源數目盲估計問題；.3..發展收斂快、記憶體消耗少的平行因子分解算法。這類算法不僅能較為徹底地解決盲辨識問題，而且能進一步套用到與平行因子分析相關的其它科學領域。
結題摘要
本項目對張量分解（特別是平行因子分析）的若干關鍵核心理論問題展開了深入的研究，研究成果主要包含如下幾個方面：1、系統性的提出了多維盲分離的概念和算法。2、提出了高階張量“先降階、降維再分解”的一般算法框架，顯著提高了張量分解（包括非負張量分解）算法的可拓展性和處理大數據的能力。3、將張量分解套用於腦機接口（Brain-Computer interface，BCI），顯著提高了BCI系統的實用性和可靠性。 在本項目的直接資助下，共發表學術論文16篇，其中IEEE彙刊和雜誌論文（長文）8篇，IEEE Signal Processing Letters 2篇，其中SCI索引13篇，EI索引3篇。該項目執行期間，獲授權發明專利2項。
