基于粒子群优化的有序盲信号分离算法

为了按照规范四阶累积量的绝对值有序分离出源信号,提出了一种新的基于粒子群优化的有序盲信号分离算法.本算法采用信号的规范四阶累积量作为代价函数,使用粒子群优化算法代替传统的梯度算法对代价函数进行优化,通过消源去相关方法从混合信号中消去已分离出的源信号成分,逐次按序提取出源信号,解决了梯度算法容易陷入局部极值而不能正确提取源信号的缺点.仿真结果表明,本算法能够有效实现对各类源信号的有序盲分离,且分离顺序能够确保按照源信号的规范四阶累积量绝对值的降序进行.

基于细菌群体趋药性的有序盲信号分离算法

提出了一种基于细菌趋药性的细菌群优化算法。将探测判断策略和优势细菌随机扰动策略引入细菌群体的进化过程,解决了细菌个体在进化后期处于随机摄动状态而难以定位于全局最优位置的问题。通过使用测试函数对算法性能进行测试以及同其他算法的比较表明,所提出的算法在收敛速度和求解质量方面均有很好的性能。进一步将细菌群优化算法应用于解决盲信号分离问题,实现了对源信号的逐一有序盲分离。仿真实验表明,基于细菌群优化算法的盲信号分离算法具有很好的分离效果,可以将源信号按照其规范四阶累积量绝对值的降序进行有效分离。

改进FOA算法在语音信号盲分离中的应用

简要介绍了果蝇优化算法的基本理论,针对FastICA等算法的稳定性和收敛性不够,而粒子群优化的盲分离运算速度慢的问题,将改进的果蝇优化算法应用到盲源分离研究中,提出了一种基于改进的果蝇优化的盲源分离算法。算法以信号的规范四阶累积量为代价函数,以改进果蝇算法对代价函数求极值,逐一确定分离向量,完成对线性瞬时混合语音信号的分离。仿真结果表明,算法能够有效实现对各混合语音信号的有序盲分离,且分离顺序能够确保按照源信号的规范四阶累积量绝对值的降序进行,分离精度也有一定的提高。

基于PSO-CF的有限目标信号盲抽取算法

以最大化规范四阶累积量绝对值为目标函数,解决了因概率密度函数估计过程中激活函数选取不当而带来算法分离性能下降的问题;引入PSO-CF方法进行优化问题求解,防止算法收敛到局部极值,降低算法的实现复杂度。为高效实现从多源混合信号中抽取有限数目的目标信号,提出了一种基于PSO-CF的有限目标信号盲抽取算法。仿真表明,该算法对超高斯、亚高斯及混合型源信号均可分离,算法普适性强,且收敛速度快,分离性能良好。

基于细菌趋药性算法的盲图像分离方法

提出了一种新的基于细菌趋药性(BC)算法的盲图像分离方法,利用图像信号的规范四阶累积量作为目标函数,使用BC算法对目标函数进行优化以实现图像的盲分离。每分离出一幅图像后,从混合图像中消除该幅图像成分后再进行下一次分离,从而最终实现所有源图像的逐次分离。仿真结果表明,本文算法能够有效实现对多幅混合自然图像的盲分离,且具有较好的分离效果。