摘要：复数快速不动点算法亦称为复数 FastICA 算法，是盲信号分离的一类重要算法。然而，该算法对被噪声污染的混合源的分离效果较差，尤其是在低信噪比的情况下。这主要是由于在噪声环境下，被白化过后的信号样本的相关矩阵不再是单位阵而是一个对角矩阵。该文基于复信号快速不动点算法，首先将基于含噪复值ICA信号模型的混合源投影到信号子空间，以便进行去噪和去相关处理，然后对现有的复数 FastICA 算法的学习规则做了修正，从而在迭代更新过程中考虑了噪声的影响，因此将显著提高复数 FastICA 算法的盲信号分离性能。文中给出了去噪非圆信号nc-FastICA算法的推导和步骤，仿真结果说明了该算法的有效性。

关键词：独立分量分析 复数快速不动点算法 圆信号 非圆信号 去噪 

单位：电子科技大学电子工程学院 成都611731 中国石油大学华东理学院 青岛266580