基于改进PSO的盲源分离与重力固体潮信号分析

• 作者: 全海燕 李巧燕
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 盲源分离 独立分量分析 粒子群优化算法 自适应
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 137-141
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文

摘要

提出一种改进粒子群优化算法来优化独立分量分析中的目标函数.改进的粒子群优化算法通过将粒子进行分类,使得不同种类粒子可以根据自身特点进行寻优,这就保证了粒子具有一定的自适应能力,使得粒子可以跳出局部最优.同时,改进算法中加入的随机速度可以进一步确保粒子能够跳出局部最优,快速找到最优粒子.提出的算法,提高了算法的收敛速度及盲源分离效果.同时,由实验结果可知,此改进算法可将重力固体潮信号分解为相互独立的信号分量,具有一定的应用研究价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	全海燕	昆明理工大学信息工程与自动化学院	49	150	6.0	11.0
2	李巧燕	昆明理工大学信息工程与自动化学院	4	11	2.0	3.0