为了从输入信号中自适应地对信号的广义主元进行估计,基于Hebbian线性神经元模型,提出了一种新型广义主元分析算法。该算法通过当前时刻的采样值来估计信号的自相关矩阵,有效地降低了算法的计算复杂度。利用 Lyapunov 稳定性定理进行平衡点分析表明:当且仅当神经元权向量收敛到信号的广义主元时,算法到达稳定状态。仿真实验表明:相比一些同类型算法,所提算法具有较快的收敛速度。