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摘要:
Fast ICA算法是基于一批已取得的样本数据进行处理,它不适用信道矩阵变化的情况;虽基于自然梯度的Info max法是根据单次观测的样本值来调整分离矩阵,但它仅适合单类信源情况.在信道恒定和变化情况下,仿真比较上述算法的优缺点,同时为解决在线算法中收敛速度和稳态误差的矛盾,提出一种改进的变步长算法.该算法将步长变化与信号的分离程度相联系,根据信号之间的相似性测度变化量自适应地控制步长,最后仿真验证该算法的实用性.
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文献信息
篇名 独立分量分析的算法分析与改进
来源期刊 噪声与振动控制 学科 工学
关键词 振动与波 Fast ICA Infomax法 相似性测度 变步长
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 信号处理与故障诊断
研究方向 页码范围 153-157,176
页数 6页 分类号 TN911.2
字数 3914字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1335.2013.06.033
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕淑平 哈尔滨工程大学自动化学院 47 246 9.0 13.0
2 方兴杰 哈尔滨工程大学自动化学院 3 22 2.0 3.0
3 杨丽微 哈尔滨工程大学自动化学院 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
振动与波
Fast ICA
Infomax法
相似性测度
变步长
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
噪声与振动控制
双月刊
1006-1355
31-1346/TB
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-672
1981
chi
出版文献量(篇)
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