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复数快速不动点算法亦称为复数FastICA算法,是盲信号分离的一类重要算法。然而,该算法对被噪声污染的混合源的分离效果较差,尤其是在低信噪比的情况下。这主要是由于在噪声环境下,被白化过后的信号样本的相关矩阵不再是单位阵而是一个对角矩阵。该文基于复信号快速不动点算法,首先将基于含噪复值ICA信号模型的混合源投影到信号子空间,以便进行去噪和去相关处理,然后对现有的复数FastICA算法的学习规则做了修正,从而在迭代更新过程中考虑了噪声的影响,因此将显著提高复数FastICA算法的盲信号分离性能。文中给出