为了克服快速不动点算法(FastICA)在语音信号盲源分离中由于计算量较大时造成的运算速率明显降低的弊端,提出了一种矩阵联合对角化和FastICA算法相结合的改进算法。首先对观测信号进行特征矩阵近似联合对角化处理,得到初步分离的信号,进而利用FastICA算法实现语音信号的二次分离。仿真结果表明,和传统的基于负熵极大化的FastICA算法相比,改进的FastICA算法能够在保证分离效果的前提下,大幅度降低了运算的迭代次数,进一步加快了运算的收敛速度。
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