基于steffensen迭代的盲信號分離算法研究及應(yīng)用.pdf

1、分類號學(xué)號—201002—111265基于steffensen迭代的盲信號分離算法研究及應(yīng)用ResearchandApplicationofblindsignalseparationalgorithmbasedoniterativesteffensen指導(dǎo)教師姓名、職稱型豎型鏊撞湖南師范大學(xué)學(xué)位評定委員會辦公室二零一五年五月算法等。而在以統(tǒng)計學(xué)原理為基礎(chǔ)的代數(shù)算法中則主要是二階和四階累積量算法。FastlCA算法是利用據(jù)最大化信號的非高

2、斯性最大這一原理，并利用固定點算法去求解非高斯性的最大值來實現(xiàn)盲信號的分離。該算法較為經(jīng)典的計算是采用牛頓迭代的方法，每次迭代分離出一個獨立的分離成分。FastlCA因為分離速度快從而被廣泛的采用。本文主要闡述了盲分離技術(shù)的基本原理和FastlCA算法，并提出了兩點改進(jìn)。一個是對原有算法中的非線性非二次函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。另一個是在基于steffensen迭代的基礎(chǔ)上對迭代方法進(jìn)行改進(jìn)。改善了牛頓迭代中計算復(fù)雜，收斂精度和速度不夠的不足。同時