一种EFICA的稳定性改进算法

发布时间：2018-02-03 07:53

本文关键词： 盲源分离改进EFICA算法最速下降法　出处：《空军预警学院学报》2016年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对EFICA算法稳定性会因随机选择初始迭代矩阵而受到影响的问题,提出使用最速下降法选出合适的迭代初始矩阵对EFICA算法进行了改进,给出了EFICA算法以及EFICA改进算法与Fast ICA算法的对比实验.仿真实验结果表明,对于通信信号,EFICA改进算法的平均串音误差在数值上小于原算法,其方差也由原来的0.740 8降低到0.008 6,有效提高了算法稳定性.
[Abstract]:Aiming at the problem that the stability of EFICA algorithm will be affected by random selection of initial iteration matrix, this paper proposes to use the steepest descent method to select the appropriate iterative initial matrix to improve the EFICA algorithm. The EFICA algorithm and the EFICA improved algorithm are compared with the Fast ICA algorithm. The simulation results show that the communication signal is obtained. The average crosstalk error of the improved EFICA algorithm is smaller than that of the original algorithm numerically, and its variance is reduced from 0.7408 to 0.008.6, which effectively improves the stability of the algorithm.
【作者单位】：空军预警学院;
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 盲源分离是在源信号与传输通道特性都未知的情况下,对所得到的观测信号进行分离得出源信号的估计方法[1].盲源分离技术目前已被广泛运用在各个领域[2-6].独立分量分析通过从多维数据中寻找具有统计独立和非高斯特征的分量对混合信号进行分离,其中快速独立分量分析,即Fast ICA

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