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摘要：独立成分分析 (ICA) 是一种通用技术，用于分析多维数据以揭示彼此最大程度独立的底层隐藏因素。我们报告了第一个通过采用片上微环 (MRR) 权重库对未知信号混合进行的光子 ICA。MRR 权重库对接收到的混合信号执行所谓的加权加法（即乘法累加）运算，并输出感兴趣信号的单个降维表示。我们提出了一种新颖的 ICA 算法，仅基于加权加法输出的统计信息来恢复独立成分，同时不仅对原始源而且对混合信号的波形信息都保持盲目性。我们研究了通道可分离性和近远问题，我们的双通道光子 ICA 实验表明我们的方案与传统的基于软件的 ICA 方法具有相当的性能。我们的数值模拟验证了所提出方法的保真度，并研究了噪声效应以确定我们方法的运行方式。所提出的技术可以为盲源分离、微波光子学和片上信息处理的未来研究开辟新的领域。
使用在线光子独立成分分析...
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