多特征值分解的稀疏混沌信号盲源分离算法研究

• 作者: 周双红 王玲玲
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌信号 盲源分离 相位空间 分离矩阵 粒子群优化算法 多特征值分解 最小互信息法 极大似然估计 独立分量分析
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 843-847
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 2979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201703032

摘要

针对受到噪声干扰的激光混沌源信号高精度重构的问题,本文提出了一种基于相位空间重构混沌流信号的盲源分离算法.该算法首先对分离信号的相位空间进行时间延迟重构,然后将分离矩阵作为待优化参数,通过在相空间中构建目标函数,将盲源分离问题转换为优化问题,应用粒子群优化算法求解最优分离矩阵,进而将观测数据乘以最优分离矩阵来重构源信号.实验结果表明,该算法不仅具有快速收敛的特点,其精度明显优于各种噪声强度下现有的独立分量分析方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玲玲	哈尔滨工程大学理学院	13	113	7.0	10.0
2	周双红	哈尔滨工程大学理学院	3	1	1.0	1.0