一种峭度FastICA改进算法

摘要：

独立分量分析(ICA)是盲分离的核心技术,是信号处理领域的一种新的发展.FastICA是独立分量分析中收敛速度较快的算法,因为它的收敛速度快且要求内存空间小而备受关注,但存在步长μ选取不当可能导致算法收敛速度减慢甚至不收敛的问题.为了克服其缺点,在基于峭度的FastICA算法的基础上增加精确线性搜索优化技术来求μ,使改进后的算法收敛速度更快且不需要手动来选择步长参数.编制相应的matlab程序,将改进的算法用于语音信号分离,验证了它的高效性.

关键词：独立分量分析、快速独立分量分析、峭度、精确线性搜索

所属期刊栏目：20

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金20927005

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：114-116,121