【摘要】：高階收斂的FastICA算法對(duì)初始值的選擇較為敏感,如果初始值選擇不當(dāng)不僅會(huì)影響算法的收斂效果,甚至可能導(dǎo)致不收斂的結(jié)果.針對(duì)這一問(wèn)題,將松弛因子引入高階收斂的牛頓迭代法中,通過(guò)適當(dāng)?shù)男拚?獲得了既能保證一定收斂速度,又能有效克服初值敏感性的改進(jìn)三階、五階FastICA算法.仿真工具采用Matlab軟件,應(yīng)用3種算法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分離;結(jié)果表明,對(duì)比基本FastICA算法,改進(jìn)后的算法有效地分離了混合信號(hào),并且降低了算法對(duì)初始權(quán)值的依賴性.
[Abstract]:The FastICA algorithm with higher order convergence is more sensitive to the choice of initial value. If the initial value is not chosen properly, it will not only affect the convergence effect of the algorithm, but also lead to the result of non-convergence. In order to solve this problem, the relaxation factor is introduced into the Newtonian iterative method with high order convergence. By proper correction, an improved third and fifth order FastICA algorithm is obtained, which can not only guarantee a certain convergence rate but also effectively overcome the sensitivity of initial values. The simulation tool uses Matlab software and three algorithms to separate the speech signal. The results show that compared with the basic FastICA algorithm, the improved algorithm can effectively separate the mixed signal and reduce the dependence of the algorithm on the initial weight.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;奧維通信股份有限公司;中國(guó)人民解放軍94816部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11273001,61074073,61273164) 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目(NCET-10-0306)
【分類號(hào)】：TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2374018