基于粒子群算法的盲源分离算法

• 作者: 刘俊豪 张文爱
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 盲源分离 粒子群算法 群集智能
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 169-172
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9432.2006.02.013

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文爱	太原理工大学信息工程学院	45	291	9.0	14.0
2	刘俊豪	太原理工大学信息工程学院	5	12	1.0	3.0