【摘要】：高階收斂的FastICA算法對初始值的選擇較為敏感,如果初始值選擇不當不僅會影響算法的收斂效果,甚至可能導致不收斂的結(jié)果.針對這一問題,將松弛因子引入高階收斂的牛頓迭代法中,通過適當?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三階、五階FastICA算法.仿真工具采用Matlab軟件,應用3種算法對語音信號進行分離;結(jié)果表明,對比基本FastICA算法,改進后的算法有效地分離了混合信號,并且降低了算法對初始權(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】： 東北大學信息科學與工程學院;奧維通信股份有限公司;中國人民解放軍94816部隊;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(11273001,61074073,61273164) 教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目(NCET-10-0306)
【分類號】：TN912.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2374018