论文研究改进的FastICA算法研究.pdf

独立分量分析是目前盲源分离算法中最常用的一种方法，其中快速独立分量分析（FastICA）以其收敛速度快而被广泛应用，但FastICA对初始值的选择比较敏感，而且在使用牛顿迭代法时，每迭代一步都需要计算一次函数值和一次导数值，当函数比较复杂时，计算它的导数值往往不方便，用单点弦截法进行迭代，将最速下降法与单点弦截法结合，在保证分离效果的同时使FastICA的迭代次数减少，同时使计算式更加简洁，而且减小了对初始值的敏感性，仿真实验验证了其有效性。