摘要
介绍了独立分量分析的基本理论和算法,在快速分离算法基础上提出了一种基于改进的牛顿迭代法的独立分量分析算法。仿真结果表明,改进的算法在分离效果相当的情况下,减少了迭代次数,提高了收敛速度,用于实时处理和解决高维问题有显著的优越性。
The basic theory and algorithm of Independent Component Analysis （ICA） are introduced, A new ICA based on Newton＇s iteration method is proposed. The simulation shows that this improved algorithm is effective.
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2006年第3期59-62,共4页
Journal of North China Electric Power University：Natural Science Edition
关键词
独立分量分析
FASTICA
牛顿迭代法
负熵
independent component analysis
FastICA
Newton＇s iteration method
negentropy
