基于EMD的ICA语音增强

传统ICA方法是将所有源信号都从混合信号中都提取出来,而参考独立分量分析(ICA-R)通过将一些先验信息引入到ICA学习算法中,从混合信号中仅提取期望源信号.本文为了从混合语音信号中提取出期望的语音信号,采取的是基于经验模态分解(EMD)方法来获取功率谱包络作为参考信号,继而把参考信号运用到ICA－R算法中,达到语音增强的目的.计算机仿真和性能分析结果表明,此方法在有噪声干扰的情况下达到语音增强的目的.     

基于主分量特征与独立分量特征的人脸识别

PCA方法抽取出的主分量特征与ICA方法抽取出的独立分量特征是对原数据的两类不同描述.PCA是一种基于二阶统计的最小均方误差意义上的最优维数压缩技术,PCA方法所抽取特征的各分量之间是统计不相关的.ICA方法使用数据的二阶和高阶信息抽取数据的独立分量特征.文章对这两种方法做了理论上的比较,并通过实验证明ICA算法提取的特征子空间在人脸识别应用中更有效,识别率更高.     

一种基于非参数似然比准则的ICA盲检测算法

为抑制CDMA系统中的多址干扰,提出一种基于非参数似然比准则的ICA盲检测算法.该算法直接由观测信号样本出发,使用核函数估计分离信号的概率密度函数,并结合梯度下降法和似然比准则进行目标用户的信号检测.计算机仿真及与其他算法的比较表明,该算法抑制多址干扰的能力介于FastICA检测和最小均方误差(MMSE)检测之间.     

基于Bessel函数展开的语音信号ICA-R算法

为了解决语音信号参考独立分量分析(ICA with Reference,ICA-R)算法中参考信号选取难的问题.依据语音信号传播机理和Bessel函数展开系数对语音信号的表征能力,提出了基于Bessel函数展开的语音信号建模方法,利用Bessel函数展开系数作为变换系数,用少量的系数构建ICA-R中的参考信号来实现对期望语音信号的提取,并将该方法运用到语音信号隐藏技术中.仿真实验结果表明该方法能够较好地从混合语音信号中提取期望语音信号,并能有效地实现语音信号的隐藏与恢复.     

基于SVD和ICA的鲁棒水印算法

提出了一种新的基于SVD(singular value decomposition,奇异值分解)和ICA(independent component analysis,独立分量分析)的鲁棒水印算法.采用二值图像作为水印,并进行Arnold变换,提高了安全性.SVD用于水印的嵌入过程,ICA用于水印信号的提取.该算法的水印容量大大提高,同时还保证了鲁棒水印的不可感知性.借助于ICA,该算法在不需考虑水印图像所经历的攻击类型及攻击参数的情况下,能够正确提取水印信号.实验结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声等具有鲁棒性,尤其对于几何攻击如旋转、剪切、伸缩具有很好的鲁棒性.     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。     

基于数据特性分析的多变量过程监测

以PCA,ICA为代表的多元统计监测方法总是基于各种各样的前提假设,如果不考虑它们的适用条件盲目选择监测算法,则可能给出错误结论,增加故障误报漏报的概率.针对理论方法在应用时面临的条件限制问题,在无先验知识的情况下,提出一种数据特性的分析方法,通过参数寻优并逐步剔除线性相关变量组的方法,实现多变量过程线性非线性的自动判别.仿真分析表明所提方法可以根据数据特点及各算法的适用条件自动选择适当的监测算法,具有一定的实用价值.     

基于ICA的重力固体潮信号的潮汐谐波提取

鉴于传统重力固体潮信号分析方法不能将重力固体潮信号所含谐波分量分解到与不同天体潮汐谐波系一致对应的缺点,根据重力固体潮的产生机理,提出了一种重力固体潮三维正交分解模型.三维正交分解模型中将重力固体潮分解为3个与不同天体潮汐效应相一致的正交信号分量.为了获得3个相互正交的信号分量,采用独立分量分析(ICA)方法处理重力固体潮信号.同时,以负熵作为目标函数,以粒子群优化算法(PSO)作为优化函数来获得更优的解混矩阵.通过实验分析及实验验证可知,此文算法可以将重力固体潮信号正交分解为与三维正交分解模型一致的信号分量,并且各分量所含频谱信息具有与重力固体潮信号中各谐波系理论值相对应的特点,实现了从产生机理上将重力固体潮信号所含谐波分量对应分解到各谐波系中的功能.     

基于FastICA的低信噪比雷达信号分选算法

针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(FastICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.     

基于改进ICA与v-S的车牌识别

提出一种结合改进的基于独立分量分析(ICA)提取算法和基于多层感知器和单向二叉决策树的多类支持向量机分类方法.该算法通过ICA进行字符的特征提取,并利用多类支持向量机分类器完成字符的识别.以对机动车车牌识别实验为例,实验证明,改进的IcA算法具有更好的稀疏性和更快的收敛速度.用单向二叉决策树将字符图像逐步分类,并引入参数调整环节,实现了缩短字符识别时间并提高识别精度的目的.     

基于广义伽玛分布的灵活独立分量分析算法

针对基于拉普拉斯分布灵活独立分量分析算法收敛速度较慢的问题,提出了一种基于广义伽玛分布的灵活独立分量分析算法,该算法把广义伽玛分布概率密度函数作为语音信号概率密度函数的估计,得到一个更加适合语音信号分离的激活函数。将推导出的激活函数应用于独立分量分析(ICA)的自然梯度算法中进行了计算机仿真实验,验证了算法的收敛性能和分离性能。     

兼顾最优个体的模拟退火分层遗传算法

针对传统分层遗传算法存在"发散"、收敛速度慢和最优解易丢失等缺陷,本文提出了一种改进的分层遗传算法,采用基于模拟退火思想的底层交叉和变异算子,避免底层算法的"发散"、提高收敛速度;设计了一种兼顾最优个体的高层选择算子,防止最优个体丢失。求解SAT问题的比较实验结果表明:求解成功率与收敛速度等算法性能均有较大提升。     

弹载电动舵机幂次滑模反演控制

针对高频响弹载电动舵机系统存在的齿隙非线性、参数时变、未知扰动等问题,提出一种幂次型快速Terminal滑模反演控制策略.设计连续可微函数逼近齿隙非线性环节的死区模型,建立拟合系统的状态空间模型并划分为3个子系统进行控制设计.采用反演控制思想设计快速幂次Terminal滑模控制器,内环采用直接转矩控制控制策略,提高响应速度.应用Lyapunov方法证明闭环系统跟踪误差的有限时间收敛特性,实现了对齿隙非线性的精确补偿.实验结果验证了所提出控制策略的有效性,与反演控制和PID控制策略相比,弹载电动舵机的控制精度、收敛速度及鲁棒性有显著提高.      

基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法

为解决鲸鱼优化算法中收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出一种基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法（NWOA）。首先,该算法利用了Iterative映射对鲸鱼种群初始化,保证初始种群的多样性;其次,采用非线性拟合的策略对收敛因子和惯性权重进行改进,以平衡算法的全局勘测能力和局部开发能力。通过对13种函数进行仿真实验,从均方差和平均值的角度分析,改进后算法寻优精度显著提高,且稳定性较强。实验结果表明NWOA与传统的鲸鱼优化算法相比,收敛速度明显加快。     

采用NGA优化的新型BP神经网络模型及诊断应用

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出了一种小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练。有效解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。最后结合变压器故障诊断实例。在Matlab7.0平台上进行仿真实验。实验结果证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。     

一种求解非线性函数优化问题的混合遗传算法

结合单纯形法的混合遗传算法是将单纯形操作替代原来的交叉算子,并采用最优群体保留策略,算法可以很小的群体规模实现兼顾全局搜索和局部搜索的均衡搜索,大幅度提高搜索精度和效率,算法不需要梯度信息,不需进行编码操作,非常适合求解非线性函数优化问题。     

基于MATLAB/Simulink仿真的永磁同步电机新型超螺旋二阶滑模转速控制

为进一步提高永磁同步电机转速外环控制性能,设计了一种新型超螺旋二阶滑模转速控制器。基于传统超螺旋算法,提出了一种新型超螺旋算法,包括设计了变指数取代传统算法中非线性项的常指数,采用分数阶代替整数阶,构造了变边界层非线性指数函数取代开关函数。采用新型超螺旋算法设计永磁同步电机转速控制器,并进行MATLAB/Simulink仿真,过程中使用鲸鱼算法优化控制参数。所得仿真结果为：相比指数趋近律与传统超螺旋算法,采用新型超螺旋算法设计的转速控制器的转速超调、转速受扰时的下降幅度、转速稳态跟踪误差最小。根据仿真结果,得出结论为：新型超螺旋二阶滑模转速控制器在系统收敛能力、抗扰能力及抖振抑制能力方面均优于指数趋近律滑模和传统超螺旋二阶滑模转速控制器。     

基于ICA算法的卫星TT&C信号的一种新的盲识别算法

在通信对抗中,由于电磁环境的复杂度及信号调制方式的多样性,使得很难得到原始信号的先验信息,这给通信对抗带来极大的困难。为了解决在通信对抗中的这个难题,我们提出了一种新的盲识别技术。该技术使用独立信号分析（ICA）去盲分离原始的信号,而且随后对每个得到的信号进行分别处理。文中首先介绍了ICA的基本原理。使用差分最大负平均信息量的方法,一个为ICA的目标函数和一个快速ICA算法在文中被提出。在深入分析此快速算法的基础上,本文阐述了一种新的算法并将其应用在卫星TT&C信号的识别中。仿真结果表明：该方法可以不需要原始信号的先验信息的情况下正确的识别出原信号（例如,载波频率,信号带宽和调制方式等）,这为后续的信号分析奠定了基础,比如信号的分析和识别,解调及证明其良好的收敛性和鲁棒性等等。     

基于改进灰狼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络（WSN）节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化（GWO）算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索能力与局部搜索精度;最后将差分进化（DE）算法的变异、交叉的理念融入GWO算法,避免算法陷入局部最优,并提高算法的收敛速度.基本测试函数仿真结果验证了改进算法的有效性,随后将其应用于WSN覆盖优化问题,可以使节点的分布更加均匀,显著提高覆盖率,进而改善网络性能.     

基于高斯学习多峰延迟粒子群优化算法

为克服粒子群在解决多峰函数复杂问题时存在收敛速度慢和极易陷入局部最优值的缺点,提出了一种基于高斯学习多峰延迟粒子群混合算法。首先引入改进的高斯学习提高算法的收敛速度,然后在此基础上,针对4 种进化状态在算法中引入延迟因子避免局部最优问题。通过对6 个单峰多峰测试函数进行仿真实验,验证了GLPSO( Gaussian Learning PSO) 算法具有更好的收敛速度,同时验证了GLMDPSO( Gaussian Learning Multimodal Delayed PSO) 算法在处理多峰函数复杂问题时具备更好的全局搜寻能力。因此,改进算法在解决多峰函数寻优问题时可有效跳出停滞状态,提高收敛速度并具有较好的寻优能力。