引入松弛因子的高阶收敛FastICA算法

发布时间：2018-12-12 05:38

【摘要】：高阶收敛的FastICA算法对初始值的选择较为敏感,如果初始值选择不当不仅会影响算法的收敛效果,甚至可能导致不收敛的结果.针对这一问题,将松弛因子引入高阶收敛的牛顿迭代法中,通过适当的修正,获得了既能保证一定收敛速度,又能有效克服初值敏感性的改进三阶、五阶FastICA算法.仿真工具采用Matlab软件,应用3种算法对语音信号进行分离;结果表明,对比基本FastICA算法,改进后的算法有效地分离了混合信号,并且降低了算法对初始权值的依赖性.
[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.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;奥维通信股份有限公司;中国人民解放军94816部队;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11273001,61074073,61273164) 教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-10-0306)
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2374018