原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对智能算法在实现盲源分离时容易陷入局部最优且收敛速度缓慢的问题,提出一种基于Givens变换和二阶振荡粒子群优化的盲源分离算法.该算法首先将惯性权重与学习因子两个参数构造函数关系,使之共同调节算法迭代来提高算法的整体性与全局搜索能力;再引入二阶振荡环节增加种群的多样性,这样算法不易陷入局部最优;此外,采用Givens变换将分离矩阵转换成旋转角度表示形式来降低算法的复杂度.仿真表明,该算法能有效实现机械振动信号和语音信号的盲分离,并且相比其他算法具有更快的收敛速度和更好的分离性能.
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文献信息
篇名 基于Givens变换和二阶振荡W-C-PSO优化的盲源分离算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 盲源分离 粒子群算法 二阶振荡 Givens变换
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 123-126,147
页数 5页 分类号 TN911.7
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0447
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张天骐 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室 263 1256 15.0 20.0
2 刘董华 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室 8 8 1.0 2.0
3 张华伟 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室 3 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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盲源分离
粒子群算法
二阶振荡
Givens变换
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
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238385
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