基本介紹
- 中文名:快速獨立分量分析
- 隸屬:芬蘭赫爾辛基工業大學
- 提出者:Hyvarien等人
- 原理:非高斯性最大化原理
Fast-ICA算法是芬蘭赫爾辛基工業大學計算機及信息科學實驗室Hyvarien等人提出並發展起來的。Fast-ICA算法基於非高斯性最大化原理,使用固定點(Fixed-point)疊代理論尋找WTX的非高斯性最大值,該算法採用牛頓疊代算法對測量變數X的大量採樣點進行批處理,每次從觀測信號中分離出一個獨立分量,是獨立分量分析的一種快速算法。該算法的非高斯型度量函式為:
疊代理論尋找WTX的非高斯性最大值,該算法採用牛頓疊代算法對測量變數X的大量採樣點進行批處理,每次從觀測信號中分離出一個獨立分量,是獨立分量分析的一種快速算法。...
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