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基于峭度的独立分量分析中，采用梯度法寻找代价函数的极值点时，搜索的方向对算法的收敛起着关键的作用，对Kuicnet算法中原来的梯度做一个倍数替换，得到一个新的ICA算法．新算法在迭代过程中适时对梯度方向作出调整，加快收敛速度．数值仿真说明了算法的有效性．
一种新的基于归一化峭度的ICA算法
【摘 要】
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基于峭度的独立分量分析中，采用梯度法寻找代价函数的极值点时，搜索的方向对算法的收敛起着关键的作用，对Kuicnet算法中原来的梯度做一个倍数替换，得到一个新的ICA算法．新算法在迭
【机 构】
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广东工业大学应用数学学院
【出 处】
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广东工业大学学报
【发表日期】
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2007年4期
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