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ISSN: 2333-9721
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梯度自适应在线ICA的改进

DOI: 10.13190/jbupt.201005.108.zhangtq, PP. 108-111

Keywords: 独立分量分析,梯度算法,在线学习,收敛点

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Abstract:

为了更好地解决传统梯度下降算法中收敛点难以确定的难题,根据数字图像信号有界的特点,提出一种改进的梯度自适应在线独立分量分析(ICA)算法.该算法将传统梯度在线算法中的收敛点强加于学习过程,使其由传统的梯度下降过程变为上升过程,保证接收端在最后一组信号到达时,分离矩阵可保持在最优分离点上.理论分析和仿真结果表明,本算法具有较好的稳态性能和数值稳定性,是一种有效的ICA算法.

References

[1]  丁志中, 叶中付. 基于负熵准则盲分离方法的剖析与研究[J]. 系统仿真学报, 2007, 19(13): 2999-3004. Ding Zhizhong, Ye Zhongfu. Study of approach of blind source separation based on negentropy[J]. Journal of System Simulation, 2007, 19(13): 2999-3004.
[2]  付卫红, 杨小牛, 刘乃安, 等. 基于盲源分离的CDMA系统上行链路多用户检测[J]. 北京邮电大学学报, 2009, 32(2): 111-114. Fu Weihong, Yang Xiaoniu, Liu Naian, et al. Up-link multi-user detection in CDMA system based on blind source separation[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2009, 32(2): 111-114.
[3]  Oja E, Yuan Zhijian. The fast ICA algorithm revisited: convergence analysis[J]. IEEE Trans on Neural Networks, 2006, 17(6): 1370-1381.
[4]  Hyvarinen A, Hoyer P O. Independent component analysis[M]. New York: John Wiley & Sons, 2001.
[5]  张贤达, 朱孝龙, 保铮. 基于分阶段学习的盲信号分离[J]. 中国科学(E辑), 2002, 32(5): 693-703. Zhang Xianda, Zhu Xiaolong, Bao Zheng. Blind signal separation based on separation stages[J]. Chinese Science (E Series), 2002, 32(5): 693-703.
[6]  Cichocki A, Amari S. Adaptive blind signal and image processing[M]. New York: John Wiley & Sons, 2002.

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