基于超松弛因子的高阶复值FastICA算法

发布时间：2018-08-19 20:38

【摘要】：高阶收敛的复值FastICA(CFICA)算法是一种有效的独立分量分析算法,具有收敛速度快、形式简单的特点。其对初始值的选择要求较高,如果初始值选择不当,不仅会影响收敛的效果,甚至有可能造成不收敛的结果。针对这一问题,在高阶收敛的CFICA的基础之上,通过引入超松弛因子对随机产生的初始值进行处理,放宽算法对初始值的要求。在保证收敛速度的前提下,获得了能有效克服初值敏感性的高阶CFICA改进算法。仿真实验结果表明:改进后的算法不依赖于初始值的选择,避免了收敛速度不均衡的现象,提高了算法的收敛性能。
[Abstract]:High order convergent complex valued FastICA (CFICA) algorithm is an effective independent component analysis algorithm with the characteristics of fast convergence and simple form. If the initial value is not properly chosen, it will not only affect the effect of convergence, but also may result in non-convergence. To solve this problem, based on the higher-order convergent CFICA, the overrelaxation factor is introduced to deal with the randomly generated initial value, and the requirements of the algorithm for the initial value are relaxed. On the premise of ensuring the convergence rate, an improved high order CFICA algorithm is obtained, which can effectively overcome the sensitivity of initial values. The simulation results show that the improved algorithm does not depend on the selection of initial value, avoids the phenomenon of uneven convergence rate, and improves the convergence performance of the algorithm.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(11273001,61273164,61074073) 教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-10-0306)
【分类号】：TN911.6

【参考文献】

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【共引文献】

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相关博士学位论文 前2条

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【相似文献】

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本文编号：2192769