10.3969/j.issn.1006-1335.2013.06.033
独立分量分析的算法分析与改进
Fast ICA算法是基于一批已取得的样本数据进行处理,它不适用信道矩阵变化的情况;虽基于自然梯度的Info max法是根据单次观测的样本值来调整分离矩阵,但它仅适合单类信源情况.在信道恒定和变化情况下,仿真比较上述算法的优缺点,同时为解决在线算法中收敛速度和稳态误差的矛盾,提出一种改进的变步长算法.该算法将步长变化与信号的分离程度相联系,根据信号之间的相似性测度变化量自适应地控制步长,最后仿真验证该算法的实用性.
振动与波、Fast ICA、Infomax法、相似性测度、变步长
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TN911.2
2014-03-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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