在盲源分离和独立成分分析中,峭度是衡量随机信号非高斯性的常用对比准则,通过不同类型的算法对其进行优化,找到非高斯性极大值点,即实现了源信号的提取或分离。例如,基于峭度的快速不动点算法,它是一种收敛速度很快的算法。最近,Marc Castella等人提出了一类基于所谓"参考信号"的对比准则,以及对应的梯度最大化优化算法,这些算法具有很好的收敛性能。受其启发,文章以一种类似的方式将"参考信号"思想应用到峭度中,得到一种新颖的对比函数,并基于该新峭度对比函数,提出了一种新的快速不动点算法。与经典的基于峭度的快速不动点算法相比,该算法极大地提高了收敛速度,尤其是随着信号样值点数的增加,该算法的优势会更加明显。文章分析和证明了该新峭度对比函数的局部收敛性,给出了新算法的详细推导过程,仿真实验验证了该算法的性能,并与经典算法进行了比较分析。

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【问题描述】在[a,b]区间内寻找方程x**5-2*x-1=0的根的初始近似值位置，确定不动点迭代的初始点（可能有多个），然后使用不动点迭代法求方程的根（可能有多个根）。前后两次迭代的差的绝对值小于delta后停止迭代。 【输入形式】在屏幕上输入3个数，依次为区间左端点值a、右端点值b和所求根的精度值。各数间都以一个空格分隔。根据输入的所求根的精度值可求得delta. 【输出形式】每一行输出一个根（精确到小数点后3位

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