基于八阶收敛牛顿迭代的Fast-ICA改进算法

• 作者: 何选森 陈梦
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 盲源分离(BSS) 独立分量分析(ICA) 快速独立分量分析(Fast-ICA) 八阶收敛牛顿迭代
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 178-181,251
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.4
• 字数: 3656字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1512-0330

摘要

解决盲源分离问题(BSS)最常用的方法是独立分量分析方法(ICA),快速独立分量分析方法(Fast-ICA)是目前广泛使用的独立分量分析方法.传统的Fast-ICA算法利用了二阶收敛的牛顿迭代方法进行优化,为了加快算法的收敛速度,提高算法的运行效率,利用八阶收敛的牛顿迭代方法对Fast-ICA算法进行优化,通过仿真验证了基于八阶收敛的Fast-ICA算法与传统的Fast-ICA和五阶收敛的Fast-ICA算法在分离性能上基本相同,但其具有更少的迭代次数和更快的收敛速率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何选森	湖南大学信息科学与工程学院	22	86	6.0	8.0
2	陈梦	湖南大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0