基于改进弦截法的FastICA算法研究

摘要：

针对FastICA算法的收敛性易受初始解混矩阵的初值选择影响,引入梯度下降法降低初值选择敏感性,并且提出改进弦截法,加快收敛速度.实验结果显示,基于改进弦截法的FastICA算法与其他FastICA算法相比,不但提高了算法的分离性能,而且减少了迭代次数,增强了收敛稳定性.所以,改进的FastICA算法克服了初值选择敏感的影响,获得更快速、更鲁棒的语音分离性能.

关键词：盲源分离、固定点算法、梯度下降法、改进弦截法、语音分离

所属期刊栏目：36

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61372148,61571045;北京成像技术高精尖创新中心项目BAICIT-2016002;北京市自然科学基金资助项目4152016;国家自然科学基金重大研究计划资助项目91420202

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：425-429