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文檔簡介
1、信號處理技術(shù)在這個(gè)信息化時(shí)代已變得越來越重要,隨著信息化程度的不斷加深,通信環(huán)境的不斷復(fù)雜化,信號處理面臨的困難也隨之增加。在實(shí)際情況下我們所關(guān)心的信號都是疊加著噪聲的,而且有相當(dāng)大的一部分是對源信號與傳輸信道所知甚少,比起傳統(tǒng)的信號處理技術(shù)盲源分離技術(shù)就顯示出了無法替代的優(yōu)勢。經(jīng)過二十多年的研究與發(fā)展,盲源分離技術(shù)無論是在理論上還是在應(yīng)用上都取得了顯著的成果。
與實(shí)際問題結(jié)合緊密的盲源分離技術(shù)以其自身獨(dú)特的優(yōu)勢博得了眾多
2、研究者的關(guān)注,大量的盲源分離算法脫穎而出,這些算法各具千秋但又都有不足?;诹W尤核惴ǖ拿ぴ捶蛛x技術(shù)以其所設(shè)參數(shù)少、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)一度被廣泛應(yīng)用,但是其極易陷入局部最優(yōu)及收斂速度慢的缺陷嚴(yán)重影響了算法的性能。
為了改善一般粒子群算法的收斂速度慢和極易陷入局部最優(yōu)的缺陷,本文提出了兩種改進(jìn)的粒子群算法,并將其應(yīng)用到盲源分離中。一種是基于動(dòng)態(tài)因子與種群分類的粒子群算法。此算法的主要思想是:針對每次迭代中適應(yīng)值很好與很差的兩種粒
3、子,可以利用社會(huì)模型及認(rèn)知模型的特性,采用不同的進(jìn)化模型,這個(gè)過程是通過對學(xué)習(xí)因子的動(dòng)態(tài)調(diào)整來實(shí)現(xiàn)的;另一種是基于粒子濃度與動(dòng)態(tài)因子的粒子群算法。此算法的主要思想是:針對一般粒子群算法沒有充分利用適應(yīng)值差的粒子導(dǎo)致群體的多樣性喪失的缺陷,用全體粒子的局部最優(yōu)值的加權(quán)平均來代替單一粒子的局部最優(yōu);另外為了避免算法陷入局部最優(yōu),通過粒子的濃度來控制學(xué)習(xí)因子,從而使局部最優(yōu)與全局最優(yōu)達(dá)到平衡。這兩種算法都用到了盲源分離技術(shù)中,本文給出了詳細(xì)的
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