一种有效的变步长的自适应独立分量分析算法

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步长因子的优选是自适应算法中的一个重要问题,本文建立了步长因子与互相关性测度之间的一种非线性函数关系,以此为基础,提出了一种新的变步长的自适应独立分量分析算法,分析了算法收敛性能和稳态性能.该算法根据互相关性测度所反映的信号分离状态自适应地调节步长因子,克服了传统算法在稳态步长调整过程中的不足.仿真实验结果表明了算法的有效性. The optimization of the step factor is an important issue in the adaptive algorithm. In this paper, a nonlinear function between the step factor and the cross-correlation measure is established. Based on this, a new variable step size The adaptive algorithm of independent component analysis is used to analyze the convergence performance and steady state performance of the algorithm.The algorithm adjusts the step size adaptively according to the signal separation state reflected by the cross correlation measure and overcomes the disadvantages of the traditional algorithm in the steady state step adjustment process The simulation results show that the algorithm is effective.
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