改进粒子群算法在水下盲语音分离中的应用研究 |
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作者姓名: | 王光艳 耿艳香 陈雷 |
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作者单位: | 天津商业大学信息工程学院 |
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摘 要: | 针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于改进PSO算法优化的独立分量分析(independent component analysis,ICA)算法,用于水下语音和噪声混叠信号的盲分离.采用规范四阶累积量的绝对值作为ICA中的目标函数,通过改变惯性因子ω和压缩因子k来增强粒子的自适应寻优能力.对比实验结果表明,该算法在收敛速度、算法稳定性和分离效果方面的性能更优.
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