【摘 要】
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针对目前广泛使用的两种独立成分分析（ICA）算法（fixed—point算法和infomax算法）在处理功能磁共振成像（mRI）数据时速度较慢的特点，给出了独立成分分析的一个优化模型，在此基础上，提出
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针对目前广泛使用的两种独立成分分析（ICA）算法（fixed—point算法和infomax算法）在处理功能磁共振成像（mRI）数据时速度较慢的特点，给出了独立成分分析的一个优化模型，在此基础上，提出了一种快速的牛顿型迭代算法．该算法采用修正后的牛顿迭代形式，使收敛速度达到三阶．将文中算法与其它两种算法应用于实际fMRI数据，实验结果表明，文中算法能够很好地分离出任务成分，同时大大减少了运算量，提高了运算速度，在处理大数据量的fMRI信号方面有明显的优势．
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