基于人工免疫算法和神經(jīng)網(wǎng)絡的盲源分離研究.pdf

1、盲源分離是信號處理領域和神經(jīng)網(wǎng)絡領域近年來研究的熱點之一,目前在語音識別、數(shù)字通信、醫(yī)學信號處理等方面都取得了成功應用。但由于該技術的理論深度與難度較大,現(xiàn)階段對它的研究還遠未成熟,還有許多問題有待進一步完善。本文主要研究盲源分離中兩類典型問題,即線性瞬時混合情況下的盲分離和非線性混合情況下的盲分離。針對線性瞬時盲分離問題,本文作了以下幾點工作:1.本文在分析現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡分離方法不足的基礎上,利用免疫遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了盲分離。該

2、方法用網(wǎng)絡第一層對數(shù)據(jù)進行預處理;第二層利用免疫遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡權矩陣并估計出信號源。仿真實驗驗證了該算法的有效性和優(yōu)越性。2.本文通過仿真實驗,分析了基于自然梯度分離算法的不足,并采用共軛梯度法對原算法進行改進。通過實驗表明,改進后算法的性能和分離效果都優(yōu)于原算法,但仍受到活動函數(shù)的影響。3.為了克服活動函數(shù)對算法的影響,本文采用免疫算法和高階累積量相結合的方法,實現(xiàn)了盲分離。該方法的第一步主要采用特征值分解估計出信號源的數(shù)目并提取主