Fast-ICA算法非线性函数性能的仿真分析
发布时间：2022-01-03 20:43
利用Fast-ICA算法进行盲源分离时,计算其目标函数最常用的非线性函数主要是双曲正切函数（tanh）、高斯函数和y3三种类型的函数。为了比较这三种非线性函数对算法的影响,找到一种令算法最优的非线性函数,基于不同角度和方法,构造两种类型的源信号组。仿真分析了三种函数代入迭代公式时得到的结果及误差。通过对比得出y3函数令算法最优,这一结论为复杂庞大的工程计算提供了快速计算的实际依据。
【文章来源】：计算机应用与软件. 2020,37(06)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
3种非线性函数的波形比较
实验中,首先构造源信号:正弦信号s1=2sin(0.02πt),方波信号s2=2square(100t,50),锯齿信号a=linspace(1,-1,25),s3=2[a,a,a,a,a,a,a,a]。为了更加准确地对分离效果进行对比分析,加入一个幅值大于0小于1的随机噪声,作为干扰信号,其中采样频率fs=200 Hz,图2为源信号的波形图。利用一个随机矩阵将各路信号进行混合,得到混合信号即为观测信号,如图3所示。图3 观察信号波形图
观察信号波形图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于有理多项式非线性函数的FastICA算法[J]. 赵知劲,黄艳波,强芳芳. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2018(01)
本文编号：3566947
【文章来源】：计算机应用与软件. 2020,37(06)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
3种非线性函数的波形比较
实验中,首先构造源信号:正弦信号s1=2sin(0.02πt),方波信号s2=2square(100t,50),锯齿信号a=linspace(1,-1,25),s3=2[a,a,a,a,a,a,a,a]。为了更加准确地对分离效果进行对比分析,加入一个幅值大于0小于1的随机噪声,作为干扰信号,其中采样频率fs=200 Hz,图2为源信号的波形图。利用一个随机矩阵将各路信号进行混合,得到混合信号即为观测信号,如图3所示。图3 观察信号波形图
观察信号波形图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于有理多项式非线性函数的FastICA算法[J]. 赵知劲,黄艳波,强芳芳. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2018(01)
本文编号：3566947
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