一种广义主成分提取算法及其收敛性分析

摘要：

广义主成分分析在现代信号处理的诸多领域发挥着重要的作用。目前，自适应广义主成分分析算法还并不多见。针对这一现状，该文提出一种快速收敛的广义主成分分析算法，并通过理论分析所提算法的确定性离散时间系统，导出了保证算法收敛的学习因子和初始权向量模值等边界条件。仿真实验和实际应用验证了所提算法的正确性和有用性。仿真结果还表明，所提算法比现有同类算法具有更快的收敛速度和更高的估计精度。

关键词：广义主成分、确定性离散时间、收敛性分析、神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61074072,61374120;国家杰出青年基金61025014Foundation Items:The National Natural Science Foundation of China61074072,61374120;The National Science Fund for Distinguished Youth Scholars61025014

在线出版日期：2016-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2531-2537