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.     

基于粒子群算法的盲源分离算法

简要地介绍了粒子群算法(PSO)及其改进算法和盲源分离算法(BSS),改进的粒子群算法具有并行性、易实现等优点。将改进的粒子群算法与盲源分离算法相结合,提出了基于粒子群算法的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为目标函数,采用独立分量分析的方法,用改进的粒子群算法代替常规的最陡梯度下降法,对瞬时混合的信号进行盲分离,解决了梯度算法收敛速度慢的问题。实验仿真表明:该算法具有收敛速度快、分离效果好等特点。     

基于粒子群算法的盲源信号分离

当源信号个数大于2,联合对角化（JADE）算法在盲源信号分离时效果不理想.提出了一种基于粒子群算法（PSO）的盲源信号分离（BSS）算法.该算法利用PSO算法代替JADE算法中的联合对角化操作,以混合信号的峭度为目标函数,采用独立分量分析的方法,对瞬时混合的信号进行了盲分离,理论分析和仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于模拟退火思想和粒子群算法的盲源分离

简要介绍了基于模拟退火思想的粒子群算法的基本原理,并将之应用于盲源分离算法中,以解决基本粒子群算法收敛速度缓慢的问题。用MATLAB仿真表明,基于该改进算法的盲源分离效果良好,具有收敛速度快、性能稳定等特点。     

基于可行性规则的混合粒子群的盲源分离

针对基于典型相关分析CCA(Canonical correlation analysis)的盲源分离问题,并且该盲源分离的过程是通过对信号的逐一抽取来完成的。为避免在盲抽取的搜索过程中产生大量的重复运算,将通过构造一个迭代算法来实现典型相关分析CCA的盲源分离。本文采用的迭代算法是基于可行性规则的混合粒子群HPSO(hybrid particle swarm optimization)算法;约束处理是基于可行性规则的约束处理技术,原理简单,处理方便,无需增加额外的参数。通过仿真实验结果表明,该算法能有效的实现典型相关分析CCA的盲源分离。同时,迭代算法相对简单,提高了典型相关分析CCA盲源分离的收敛速度。     

结合改进粒子群的非线性盲源分离方法研究

针对传统非线性盲源分离(NBSS)算法容易陷入局部最优解从而导致分解精度较低的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)的NBSS算法。该方法利用多层感知机(MLP)拟合非线性混合的逆过程,并将分离信号的互信息最小作为优化目标(PSO的适应度),从而实现MLP中参数的优化。然而,标准PSO算法存在粒子早熟从而使待优化问题陷入局部最优解,针对这一问题,对适应度低的一部分粒子进行依概率的杂交和变异,使粒子群体在整个迭代过程中保持多样性,从而有效解决标准PSO算法的粒子早熟问题。仿真和试验结果表明,相比于线性盲源分离算法和基于标准PSO的NBSS算法,提出的算法可以从非线性混合机械信息中提取纯净的独立源信息,并且提高了非线性混合源的分离精度,为机械系统的监测诊断和振动噪声溯源提供科学依据和关键技术。     

分组粒子群优化算法

分组PSO算法将粒子群分成几个小群,每个小群有不同的进化参数且每个小群分别进化,在间隔一定时刻进行组间变异和重组操作,并且在重组的同时对各小组参数进行粒子群优化,相比普通粒子群算法无论在收敛速度还是在精度和操作方便性上都有提高.     

基于粒子群算法的欠定盲源分离方法改进研究

欠定盲源分离技术是一个热门的研究领域,其广泛应用于信息理论、神经网络、统计信号处理、生物医学工程等领域。在大多数实际情况下,当接收到由多路源信号叠加而成的观测信号时,源信号的数量大于观测时长,采用通常的盲源分离技术难以恢复源信号。着重讨论基于"两步法"的欠定盲源分离问题;该分离技术分两个阶段,第一阶段采用基于粒子群算法的K-均值聚类改进算法求解混合矩阵,将蚁群算法信息素的概念应用其中;第二阶段采用最短路径法求解L1-范数模型获得源信号的估计。相比于现存的二阶段方法,该方法可达到更高的信号重构信噪比。     

一种基于ICA的盲源分离定点迭代算法

介绍了一种基于ICA的定点速代算法，并给出算法的模型、步骤和仿真结果。该算法以峰度作为独立性判决准则，在迭代过程中，使用定点算法，快速有效地分离出任意分布的非高斯独立源信号。实验表明，与传统的基于随机梯度的ICA算法相比，谊算法具有收敛速度快，无需动态参数的优点，是一种高效可靠的盲信号分离算法。     

基于改进粒子群算法的独立分量分析

提出一种有效的基于改进的粒子群算法的盲源分离算法.首先引入进化速度和聚集强度来更新粒子群算法中的动态惯性权重w,然后定义基于改进PSO的独立分量分析算法的适应性函数,最后给出算法的具体步骤.实验结果表明,改进的ICA算法可以快速有效地得到BSS的最优解.     

融合简化粒子群的教与学优化算法

教与学优化算法(teaching-learning-based optimization algorithm,TLBO)是一种基于班级"教师阶段"和"学生阶段"的新型群智能优化算法.针对算法求解高维非线性复杂优化问题时精度较低的缺点,提出一种混合的教与学优化算法(HTLBO).首先,对"教师阶段"中的学生平均水平重新定义,并采用一种自适应策略根据粒子的适应度值对学习因子动态取值;然后,在迭代的过程中,根据适应度值将种群分成两个子种群,对于适应度值好的子种群采用改进的教与学优化算法(ATLBO)更新以增加种群的多样性,对于适应度值差的子种群采用简化粒子群算法(SPSO)以提升子种群的收敛性;最后,通过10个无约束优化问题进行对比测试实验,结果显示,HTLBO在探索性能和收敛速度方面优于TLBO等其他4种类型的算法.     

基于自然梯度算法的盲信源分离研究

盲信源分离试图从给定的一组混合观察数据中恢复未知的独立信源。文中介绍盲信源分离的一种非常重要的算法——自然梯度算法。对通信信号和自然语音信号采用不同的活动函数进行了盲信源分离的计算机模拟实验，结果显示该算法能够分别有效地分离这两类随机混合的信号。     

一种基于分工合作的粒子群优化算法

为了提高粒子群搜索范围,防止陷入局部最优,在当今社会中团体分工合作的启发下,提出了一种新的基于分工合作的粒子群优化算法.在该算法中,将一个大的粒子群分成几个子群,按不同参数进化,在迭代过程中不断计算各个子群的平均适应度,设定一个阈值X,当任意两个子群的平均适应度之差大于该阈值时,则根据先进带动落后的合作思想,对平均适应度差的粒子群进行参数优化,实验结果表明,该算法在设定合适阈值时,扩大了搜索范围,从而提高了寻优精度.     

基于协方差矩阵同时对角化的盲信号分离算法

提出了基于自相关协方差矩阵同时对角化的两个盲源信号分离算法. 利用广义奇异值分解(GSVD)算法,将源信号观测数据预白化后的零阶和一阶自相关协方差矩阵同时对角化,估算出两路源信号. 与二阶盲识别(SOBI)算法进行了比较,该算法具有计算简单且运算精度高的优点. 在线性混合加噪模型下,计算机仿真表明该算法的有效性.     

基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离

针对目前欠定盲源信号分离在源信号不充分稀疏的情况下分离精度较低的问题,提出一种基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离方法.首先分析了欠定盲源信号分离和压缩感知问题的等价性,并建立基于压缩感知的欠定盲源信号分离的数学模型;然后以分离信号的稀疏性和互相关性来建立目标函数,并通过使用压缩感知和优化算法来实现欠定盲源信号的分离;最后对语音信号进行了仿真实验.实验结果表明,在源信号不充分稀疏的情况下,利用这种方法得到的分离信号与源信号的平均相似系数为0.990 3,由此可见这种方法是一种有效的、分离精度较高的分离方法.这也为欠定盲源信号分离问题的研究提供了一种新的途径和手段.     

基于特征值和奇异值分解方法的盲分离

在基于特征值和奇异值分解的盲分离算法中，采用固定时延相关统计量不能很好反映数据矩阵特征，故提出了一种基于不同时延正定相关矩阵的特征值和奇异值分解的盲分离算法．算法分观测信号的预白化和基于奇异值分解两个阶段，解决混和矩阵在输出信号数目大于等于输入信号数目的情况下，确定未知源信号的个数和分离的问题．仿真实验表明，改进算法能够准确分离出3个源信号，全系统矩阵比传统算法更接近分离要求，从性能指标来看，改进算法在信噪比10dB时，其分离的效果达到了良好．