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一种基于负熵最大化的改进的独立分量分析快速算法 被引量:17

An Improved Fast ICA Algorithm Based on Negentropy Maximization
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摘要 在深入分析FastICA算法的基础上,提出了一种基于牛顿迭代算法和最速下降法相结合的独立分量分析改进算法。仿真结果表明,改进的算法能有效提高收敛速度,避免原算法中收敛速度不均匀问题。 A new algorithm combined Newton iteration and gradient method is proposed on the basis of studying Fast ICA extensively. The simulation shows that using the improved algorithm convergence speed can be increased, and the unequal convergence speed in the original algorithm can be avoided.
出处 《电路与系统学报》 CSCD 2002年第4期37-40,共4页 Journal of Circuits and Systems
基金 973国家重点基础研究发展规划项目资助课题(G1998030413)
关键词 独立分量分析 负熵 快速算法 信号处理 Independent Component Analysis Negentropy Fast Algorithm
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Hyvarinen A.Independent Component Analysis: Algorithms and Applications[J].Neural Networks,2000,13:411-430.
  • 2Lee Te-Won.Independent Component Analysis Theory and Applications[M].KLUWER ACADEMIC PUBLISHERS,1998.
  • 3Hyvarinen A.Survey on Independent Component Analysis[J].Neural Computing Surveys,1999,2:94-128,.
  • 4Ristaniemi T.Synchronization and Blind Signal Processing in CDMA Systems [D].Ph.D Thesis,University of Jyvaskyta,Finland,2000.

同被引文献121

引证文献17

二级引证文献55

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