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。