一种改进的FastICA算法

常芳丽; 冶继民

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FastICA算法是一种快速独立分量分析（Independent Component Analysis:ICA）算法,但它是基于牛顿迭代方法和合理近似的一种算法,所以具有改进空间.近年来提出了许多改进的具有更高阶收敛性质的牛顿迭代方法.将一种3阶收敛的牛顿迭代方法引入ICA算法的推导中,在合理近似的基础上,提出了一种改进的两步迭代FastICA算法.与传统FastICA算法相比,提出的改进的FastICA算法一次迭代的计算量有所增加.但是,实验结果表明,新提出的改进的FastICA算法更稳健、具有更快的收敛速度.

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来源
《数学的实践与认识》 |2019年第21期|132-140|共9页
作者
常芳丽; 冶继民;
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作者单位

西安电子科技大学数学与统计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
修正的牛顿迭代法; 三阶收敛性; FastICA算法; 盲信号分离;

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