| ICA的共轭下降法 |
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| 引用本文： | 邹琪,罗四维. ICA的共轭下降法[J]. 北京交通大学学报(自然科学版), 2003, 27(5): 30-33 |
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| 作者姓名： | 邹琪 罗四维 |
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| 作者单位： | 北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044;北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044 |
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| 基金项目： | 高等学校博士学科点专项科研项目;20020004020; |
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| 摘 要： | 独立分量分析(ICA)作为有效的盲源分离技术(BSS)是信号处理领域的热点.本文在分析现有的ICA算法的基础上提出了以最小互信息为准则函数的ICA的共轭下降算法,并将该算法与传统的算法在计算效率和收敛性方面进行了比较,该算法的迭代次数由传统算法的约2000次减少至不超过300次.适当地选取对比函数可实现全局收敛,并简要分析了对比函数的选取准则.模拟实验证明该算法收敛速度快,而且对初始点不敏感,在健壮性方面具有较好的性能.
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| 关 键 词： | 信号处理 独立分量分析 共轭梯度算法 对比函数 全局收敛性 |
| 文章编号： | 1000-1506(2003)05-0030-04 |
| 修稿时间： | 2003-02-17 |
Conjugate Descent Algorithm of Independent Component Analysis |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | signal processing independent component analysis(ICA) conjugate gradient algorithm contrast function globle convergence |
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