基于自适应粒子群优化的盲源分离

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针对现有的盲源分离算法性能大多依赖于非线性函数的选取问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(adaptive particleswarm optimization,APSO)的盲源分离算法。该算法以分离信号的负熵为目标函数,根据分离信号的状态自适应地调整惯性因子,克服了收敛速度和信号恢复质量之间的矛盾。仿真实验表明,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖性,因而能很好地分离亚高斯和超高斯信号的混合信号,并且能有效地避免早熟收敛问题,具有较快的收敛速度,分离效果好。
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