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文檔簡介
1、盲源分離問題一直以來都是數(shù)字信號處理領(lǐng)域的研究熱點,而經(jīng)過研究者們多年來的共同努力,已經(jīng)有多種有效的算法被提出并且成功運用到圖像處理、語音增強(qiáng)、醫(yī)學(xué)信號處理等領(lǐng)域。盲源分離算法主要分為獨立性判據(jù)和優(yōu)化算法兩個部分。傳統(tǒng)的盲源分離算法在使用優(yōu)化算法對由獨立性判據(jù)構(gòu)成目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時,分離的結(jié)果往往受初值和非線性函數(shù)的影響,導(dǎo)致算法的魯棒性較差。為了解決上述的問題,研究者們將一些智能優(yōu)化算法引入到盲源分離中,比如粒子群算法和魚群算法等,通
2、過優(yōu)勝劣汰的方式對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化并且取得了不錯的效果。螢火蟲算法作為一種新興的智能群優(yōu)化算法,具有概念簡單、流程簡明以及較少的調(diào)整參數(shù)等特點,已經(jīng)在諸多的領(lǐng)域取得了應(yīng)用。因此可以嘗試將螢火蟲算法引入盲源分離問題中來。
針對盲源分離算法和螢火蟲算法的主要特征,本文的主要的工作有:
(1)首先系統(tǒng)地介紹了盲源分離的理論基礎(chǔ),包括盲源分離的數(shù)學(xué)模型和假設(shè)條件以及對分離信號不確定性的分析。以傳統(tǒng)的盲源分離方法作為重點,研究
3、了幾種常用的獨立性判據(jù)和盲源分離算法,分析比較了它們的特點,最后還介紹了盲源分離的性能評價指標(biāo)。
(2)詳細(xì)地介紹了螢火蟲算法的相關(guān)理論,分析了螢火蟲算法的自身特點,提出了一種基于標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲算法的盲源分離算法,并將此算法運用到語音信號的盲源分離中來,通過仿真實驗對分離信號的相似系數(shù)和波形進(jìn)行分析,并與兩種典型的盲源分離算法進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明該算法的分離性能優(yōu)于兩種經(jīng)典算法。
(3)針對標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲算法自身存在的易陷
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