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基于遗传算法的盲源分离方法

  
编号:99-583866 | doc 格式 | 939.00K | 42 页
基于遗传算法的盲源分离方法

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摘 要
盲源分离是信号处理领域的一个重要技术在无线通信雷达语音处理图像识别生物医学等领域都有广泛的应用最近几年由于实际需求的提高发展更为迅速独立分量分析方法(ICA)是一种主要的盲源分离算法它主要利用源信号之间的相互独立性实现多信号的分离具体做法是通过优化算法使信号之间的独立性最大从而恢复源信号通常不同的优化算法分离效果不同本文主要研究基于遗传算法的盲源分离方法遗传算法具有全局搜索能力鲁棒性好可扩展性强易于与其他算法融?#31995;?#20248;点但传统的遗传算法也有不足我们通过引入新的控制参数改进遗传算法加速收敛并且该方法采用基于互信息量最小的独立性准则进行优化设计在仿真实验中本文展示了改进后的遗传算法融合ICA算法能够很好的达到盲源分离的目的并且通过多个对比实验分析了该方法的分离精度和稳定性


关键词盲源分离独立分量分析遗传算法改进遗传算法

  
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