王艳茹
- 作品数：4 被引量：18H指数：3
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于符号算子的变步长不完整自然梯度算法被引量：3
- 2014年
- 通过引入不完整约束使不完整自然梯度算法有效克服传统自然梯度算法的缺点和不足,即当源信号幅度随时间快速变化或在某段时间为零时,不完整算法仍能较好地工作.同时,从一般动态分离模型中推导出的符号算子可改善算法的收敛性.结合上述两种思想提出一种基于符号算子的不完整自然梯度算法,增加基于代价函数梯度的变步长运算以平衡算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾.仿真结果表明,改进算法的性能明显优于传统算法,在保持良好稳态误差的基础上大大加快收敛速度.
- 季策杨坤王艳茹刘梦蝶
- 关键词：盲源分离自然梯度自适应步长
- 一种基于标准峭度的新型复数盲分离算法被引量：3
- 2015年
- 在复值信号的盲分离算法中,经常采用信号的峭度最大化作为代价函数.以复数标准峭度代替复数峭度,将复数信号的标准峭度最大化作为新的代价函数,采用修正的复值拟牛顿迭代算法对代价函数进行优化,并运用该算法对混合QAM信号进行分离.仿真实验结果表明:改进后的算法具有很好的分离效果,相比于峭度最大化为代价函数的分离算法,收敛性能有明显提高.
- 季策王艳茹王晓宇
- 关键词：峭度代价函数独立分量分析
- 引入松弛因子的高阶收敛FastICA算法被引量：7
- 2014年
- 高阶收敛的FastICA算法对初始值的选择较为敏感,如果初始值选择不当不仅会影响算法的收敛效果,甚至可能导致不收敛的结果.针对这一问题,将松弛因子引入高阶收敛的牛顿迭代法中,通过适当的修正,获得了既能保证一定收敛速度,又能有效克服初值敏感性的改进三阶、五阶FastICA算法.仿真工具采用Matlab软件,应用3种算法对语音信号进行分离;结果表明,对比基本FastICA算法,改进后的算法有效地分离了混合信号,并且降低了算法对初始权值的依赖性.
- 季策王艳茹沙明博杨正义
- 关键词：独立分量分析FASTICA
- 基于超松弛因子的高阶复值FastICA算法被引量：5
- 2014年
- 高阶收敛的复值FastICA(CFICA)算法是一种有效的独立分量分析算法,具有收敛速度快、形式简单的特点。其对初始值的选择要求较高,如果初始值选择不当,不仅会影响收敛的效果,甚至有可能造成不收敛的结果。针对这一问题,在高阶收敛的CFICA的基础之上,通过引入超松弛因子对随机产生的初始值进行处理,放宽算法对初始值的要求。在保证收敛速度的前提下,获得了能有效克服初值敏感性的高阶CFICA改进算法。仿真实验结果表明:改进后的算法不依赖于初始值的选择,避免了收敛速度不均衡的现象,提高了算法的收敛性能。
- 季策陈雷王艳茹王丽娟沙毅
- 关键词：快速独立分量分析牛顿迭代法
