ICA的共轭下降法
邹琪
罗四维
1.北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,1000442.北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044
摘要：独立分量分析(ICA)作为有效的盲源分离技术(BSS)是信号处理领域的热点.本文在分析现有的ICA算法的基础上提出了以最小互信息为准则函数的ICA的共轭下降算法,并将该算法与传统的算法在计算效率和收敛性方面进行了比较,该算法的迭代次数由传统算法的约2 000次减少至不超过300次.适当地选取对比函数可实现全局收敛,并简要分析了对比函数的选取准则.模拟实验证明该算法收敛速度快,而且对初始点不敏感,在健壮性方面具有较好的性能.
关键词：信号处理独立分量分析共轭梯度算法对比函数全局收敛性
分类号：TN911(通信)
资助基金：高等学校博士学科点专项科研项目(20020004020)
论文发表日期：2003-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 30-33 )
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