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结合互信息极小的优化判据,基于估计函数期望平方准则、外点法和最速下降法的思想,本文导出了一种新的变步长独立分量分析(ICA)自适应算法.该算法克服了固定步长在分离矩阵推导过程中出现的稳态失调问题,比基于模拟退火步长的ICA算法有更快的初始收敛速度和较高的分离精度.同时,该算法还具有较好的时变系统跟踪能力.理论分析和仿真计算结果证实了其可以有效地提高ICA的自适应性,更准确地完成盲信号分离.