文件名称：引入松弛因子的高阶收敛FastICA算法 (2014年)
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更新时间：2024-05-29 10:27:30
自然科学 论文
高阶收敛的FastICA算法对初始值的选择较为敏感，如果初始值选择不当不仅会影响算法的收敛效果，甚至可能导致不收敛的结果．针对这一问题，将松弛因子引入高阶收敛的牛顿迭代法中，通过适当的修正，获得了既能保证一定收敛速度，又能有效克服初值敏感性的改进三阶、五阶FastICA算法．仿真工具采用Matlab软件，应用3种算法对语音信号进行分离；结果表明，对比基本FastICA算法，改进后的算法有效地分离了混合信号，并且降低了算法对初始权值的依赖性．