一种快速收敛的多级独立分量分析算法

为了解决传统独立分量分析算法存在的误差累积以及收敛速度慢等缺点,提出了一种多级串联结构的独立分量分析算法.该算法采用三级串联结构消除累积误差,第1级获取一组位于不同向量子空间的降维分离向量,第2级采用维度重构方法获取分离向量的初始迭代值,第3级采用非正交化的串行FastICA算法对初始值进行牛顿迭代来分离独立分量.为加快串联结构算法的收敛速度,采用了高阶收敛的牛顿迭代法对传统的二阶收敛算法进行了优化.理论分析和实验结果表明,该算法消除了传统FastICA算法存在的累积误差,同时提高了收敛速度,缩短了运行时间.

Multi-stage FastICA algorithm with high convergence rate

This paper proposes a 3-stage FastICA algorithm to solve the problems of error propagation and low convergence rate in traditional FastICA algorithm.The algorithm has a 3-stage structure to remove the error propagation.The first stage can get a group of dimension decreased vectors in different signal subspaces.In the second stage,a method of dimension reconstruction is used to get the initial values of iteration.In the third stage,independent components are separated through Newton iteration of initial valu...