In this paper we present several statistic gradient algorithms from literature to solve the Principal Component Analysis (PCA) problem. We used a linear artificial neural network forming the basis of the implemented algorithms which is a neat way for on-line computation of the PCA expansion. As convergence is a key-aspect of these algorithms and is crucial for the usefulness in particular applications, we compared the different learning rules with respect to their suitability in ECG signal processing. Recent studies have shown, that a surrogate respiratory signal can be derived from single-lead ECGs by applying PCA. Since the traditionally applied closed-form computations of PCA are numerically demanding, it seems promising to resort to an adaptive approach when dealing with changing environments like the ECG.
ZusammenfassungDieser Beitrag stellt die aktuellen Fortschritte der Ultraschallprüfung von Betonbauteilen basierend auf dem ICA-Verfahren vor. Das eingesetzte Verfahren wird bereits erfolgreich in anderen Bereichen der Ultraschallprüfung angewendet. Das große Potential dieser Methode liegt in der Möglichkeit, die sich überlagernden Reflexionen der Ultraschallsignale durch nur wenige Messungen in Echtzeit voneinander zu trennen und durch einfache Triangulation zu lokalisieren.Es wurden Experimente hinsichtlich der Eignung und praktischer Relevanz des JADE-Algorithmus durchgeführt. Die Untersuchungen erfolgten sowohl an Polyamid als auch an Betontestkörpern. Die Leistungsfähigkeit des JADE-Algorithmus bezüglich der Quellsignaltrennung wird anhand von mehrkanaligen Ultraschallmessungen gezeigt. Die extrahierten Komponenten enthalten Signalanteile, die mit den entsprechenden Echosignalen in der Messung korrelieren.Zukünftig wird das untersuchte Verfahren mit der Gruppenstrahlertechnik und einem geeigneten Sende-Empfangskonzept kombiniert, um so die Aussagesicherheit der zerstörungsfreien Untersuchungen zu erhöhen.
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