介绍了由V.Zarzoso and P.Comon提出的一种新的基于峭度的独立成分分析算法RobustICA (Robust Independent Component Analysis),并比较了和FastICA在收敛性和信号质量方面的不同.该算法的主要优点在于可以选取最佳步长,可以选取任何不为零的独立成分,并且解决盲分离信号排序问题,同时提升当信号存在坏点和伪局部极值点时的鲁棒性.仿真实验结果表明了该算法相对于FastICA算法减少了迭代次数和加快了收敛速度,同时在小样本空间下均方误差SMSE也明显优于FastICA算法.
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