摘要：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。

关键词：独立分量分析 fastica 牛顿迭代法 误差累积 

单位：空军工程大学工程学院 西安710038