文档名：噪声环境下的FastICA算法研究
随着各种电子设备的普及,语音数据正在大规模地增长,为了获得更纯净的语音数据,需要对混合语音信号进行分离.独立成分分析(ICA)算法是最经典的盲源分离方法之一.众多ICA改进算法中,FastICA算法因其收敛速度快而备受关注,但是FastICA算法的收敛性易受初始解混矩阵的影响.针对FastICA算法的缺陷,引入牛顿下山法来降低初值选择的敏感性,并提出差商法来减少计算量.实验结果显示,改进算法在保证分离性能的前提下,收敛稳定性不再受初值选择的影响,收敛更稳定.
作者：陈明城刘宏哲张启坤容杰彬
作者单位：北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101
母体文献：中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会论文集
会议名称：中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会
会议时间：2017年12月14日
会议地点：福州
主办单位：中国计算机用户协会网络应用分会
语种：chi
分类号：
关键词：语音信号 盲源分离 独立成分分析 牛顿下山法 差商法
在线出版日期：2020年10月26日
基金项目：
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