【摘 要】
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广义主成分分析在现代信号处理的诸多领域发挥着重要的作用。目前,自适应广义主成分分析算法还并不多见。针对这一现状,该文提出一种快速收敛的广义主成分分析算法,并通过理
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广义主成分分析在现代信号处理的诸多领域发挥着重要的作用。目前,自适应广义主成分分析算法还并不多见。针对这一现状,该文提出一种快速收敛的广义主成分分析算法,并通过理论分析所提算法的确定性离散时间系统,导出了保证算法收敛的学习因子和初始权向量模值等边界条件。仿真实验和实际应用验证了所提算法的正确性和有用性。仿真结果还表明,所提算法比现有同类算法具有更快的收敛速度和更高的估计精度。
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