【摘 要】
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介绍了由V. Zarzoso and P. Comon提出的一种新的基于峭度的独立成分分析算法RobustICA（Robust Independent Component Analysis）,并比较了和FastICA在收敛性和信号质量方面的
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院,太原理工大学环境科学与工程学院
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介绍了由V. Zarzoso and P. Comon提出的一种新的基于峭度的独立成分分析算法RobustICA（Robust Independent Component Analysis）,并比较了和FastICA在收敛性和信号质量方面的不同。该算法的主要优点在于可以选取最佳步长,可以选取任何不为零的独立成分,并且解决盲分离信号排序问题,同时提升当信号存在坏点和伪局部极值点时的鲁棒性。仿真实验结果表明了该算法相对于FastICA算法减少了迭代次数和加快了收敛速度,同时在小样本空间下均方误差SMSE也明显
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