基于改进粒子群的盲源分离算法研究

简要地介绍了盲源分离的基本理论,针对独立分量分析传统的优化算法易于陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种基于改进型粒子群的盲源分离算法,将独立分量分析算法与改进的粒子群算法相结合,以负熵作为目标函数.采用这种改进的粒子群算法对分离矩阵进行调整使各个信号分量之间独立,完成对瞬时混合信号的盲分离.实验信号的分离仿真结果表明,该算法能够有效地完成混叠信号的分离.同时,在与传统的盲源分离算法进行对比中,体现出了更高的分离精度和稳定的性能.

基于混沌振子系统的电力谐波检测研究

利用混沌振子检测电力谐波的方法,改进了振子相变的自动判别方法。设计了一个电力谐波检测系统,仿真结果表明其在高次谐波检测上的优越性,为电力系统谐波时域检测的设计提供了依据。