二、四阶组合时延统计量多乐器盲分离

为改善有噪条件下多轨复调音乐乐器分离算法性能,引入了度量乐器时间序列能量非平稳性的四阶累积量,提出了一种二、四阶组合时延统计量复调音乐乐器盲分离算法。首先根据四阶累积量函数,得到使全局混合矩阵与加性噪声正交的线性变换。对经线性变换预处理后的多轨音乐数据利用二、四阶组合时延统计量,估计出混合矩阵和源乐器信号。仿真实验证明,这种组合时延统计量乐器分离法较二阶统计量算法能够更精确地分离出复调音乐中的源乐器,尤其适于低信噪比情况。     

基于改进的萤火虫优化算法的混合语音盲分离

针对传统盲源分离优化算法对分离性能影响较大的局限性,提出了一种基于改进的萤火虫优化的混合语音盲分离算法。将萤火虫的飞行跨度由固定取值变为由新构造的函数自适应调整,在加快收敛速度的同时避免算法早熟现象的发生。实验结果表明,与基于自然梯度、标准萤火虫和粒子群优化的盲分离算法相比,新算法对混合语音信号的分离效果较好,在收敛速度和分离能力方面都有所提升。     

基于盲分离技术的多目标识别仿真研究

针对智能引信应用中需要解决的多目标识别问题,提出基于盲分离技术的解决方案,建立了信号盲分离问题的模型,设计了盲源数估计算法以及两种不同的盲分离目标识别算法,并利用在消声室获得的多源目标的声信号对算法性能进行仿真分析.结果表明:基于四阶累积量的盲源数估计算法可以有效判定信源个数;在存在测量时延的情况下,卷积信号盲分离目标识别算法能够实现多目标源的识别.     

一种并行主偏度分析算法及其在盲源分离上的应用

盲源分离是一种从混合信号中提取和恢复源信号的信号处理方法。在众多盲源分离算法中,主偏度分析算法是近年来出现的一种以三阶统计量为目标函数的盲源分离算法,其运算速度快于常规的盲源分离算法,但因其采用了串行的计算方式,在使用中存在误差累积问题。针对这一问题,本文在主偏度分析算法基础上进行改进,提出了一种并行主偏度分析算法。该算法以并行计算代替串行计算,可以同时估计出各个独立成分对应的方向,避免了误差累积问题。数值仿真实验表明,与主偏度分析算法相比,并行主偏度分析算法既保持了计算速度,同时提高了对源信号的估计准确性。     

一种采用径向基神经网络的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法的计算复杂问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络盲源分离算法,用K均值聚类算法对中心值和宽度值进行确定,用最大熵为代价函数来确定权值,所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离.仿真中,用于对线性混合信号进行盲源分离,并与最大熵(ME)算法进行比较.结果表明,盲源分离算法能减少分离时间和提高分离效率,并且能大大降低计算量,比ME算法更好.     

语音增强的计算机仿真

研究关于盲源分离的特征向量分离算法在语音增强的应用,传统的方法对混合的语音信号很难进行有效的分离,而在实际中很多场合都需要对语音信号进行增强.为消除噪音,提高清晰度,使用的盲源分离算法却正能实现传统方法难以实现的技术.运用一种盲源分离的特征向量分离算法来进行语音增强,并且对实际的两个语音信号运用该算法进行了混合语音信号的分离增强实验,利用MATLLAB软件对混合语音信号进行了盲源分离的特征向量分离算法的仿真,可从混合语音信号分离出了两个原始语音信号.证明了盲源分离算法应用于语音分离的可行性,为盲源分离应用于语音增强提供了参考依据.     

基于核估计的超定混合共轭盲信号分离方法

当混合信号的个数多于源信号时,盲源分离模型中的混合矩阵被描述为一个超定矩阵,因此不能直接通过估计逆矩阵的方法来得到分离矩阵。针对该线性超定混合情况提出了一种基于共轭梯度的盲源分离方法。该方法基于最小互信息准则,通过对行满秩分离矩阵的奇异值分解而引入了超定盲源分离的代价函数。利用共轭梯度优化算法推导出了迭代计算分离矩阵的更新公式。在每次迭代计算中,利用随机变量概率密度估计的核函数法在线估计分离信号的评价函数。避免了诸多传统盲分离算法中只能凭经验选取特定的非线性函数来代替评价函数的问题。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

盲源分离自适应算法的改进

指出了盲源分离自适应算法之间的联系,在满足多种性能择优标准前提下,引入了改进的非线性函数,该函数有效地实现了语音信号的盲分离,同时也提高了算法的收敛速度,实验表明该方法能够更快速地分离混迭语音。     

基于细菌觅食优化的盲信号提取算法*

提出了一种新的基于细菌觅食优化的盲信号提取算法。采用负熵作为信号提取的目标函数,利用球坐标变换原理将对提取向量的求解转换为对旋转角度的求解。使用改进的细菌觅食优化算法对目标函数进行优化求解,从而实现对源信号的盲提取。通过多次提取和去相关消源过程,可以实现对所有源信号的成功提取。对多路语音信号混合后的盲提取实验验证了所提出算法的有效性。     

一种基于动态源数目估计的RLS盲分离算法

针对原始RLS类算法无法用于超定和源信号数目动态变化的盲分离问题,本文采用一种新的在线估计源信号数目的方法。通过在线估计观测信号均值和协方差矩阵,定义一个关于源信号数目的代价函数,然后最小化代价函数可得到源信号数目的估计。并且利用估计得到的源数目动态调整RLS算法中的分离矩阵及其它相关参数矩阵的维数,进而使得改进RLS盲分离算法能够有效地分离超定和数目动态变化的源信号。仿真结果表明,新的算法比现有算法具有更好的收敛性和分离性能。     

OMP信号稀疏分解的改进ACFOA实现

稀疏分解能用少数原子表示原始信号,但运算复杂是阻碍其实际应用的一个重要原因。果蝇优化算法（FOA）能有效地提高稀疏分解中原子的搜索效率,但其易于陷入局部最优。自适应混沌果蝇优化算法（ACFOA）能够针对局部最优进行混沌操作,提高全局寻优性能。正交匹配追踪（OMP）通过对已选原子的正交化,能够增加稀疏分解的收敛速度,但计算复杂度却有所增加。因此,利用智能算法的并行性,将ACFOA应用于OMP,并对其味道浓度判定值和混沌映射函数进行改进,以降低整个算法的复杂度,提升最优原子的搜索性能。实验结果表明,相比于其他几种算法,改进的ACFOA-OMP算法重建信号均方误差是最佳的。     

改进步长与策略的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法（FOA）容易陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度不高的缺点,提出了改进步长与策略的果蝇优化算法（CSSFOA）。在一定范围内随机选取历史最优值作为步长变化依据,动态改变果蝇群体的搜寻半径,有效权衡了算法的全局与局部搜索能力;为了避免陷入局部最优,在果蝇群体趋于稳定时选取一定数量的果蝇个体执行变异操作。仿真实验结果表明,提出的改进算法在收敛速度和寻优精度上较基本FOA及其几种改进算法有更好的寻优性能。     

动态调整搜索策略的果蝇优化算法

针对标准果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）收敛速度慢、容易陷入局部最优及寻优精度低等缺陷,提出了一种动态调整搜索策略的果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm with Dynamic Adjustment of Search Strategy,FOAASS）。利用混沌映射增强种群初始位置的均匀性和随机性;根据种群进化信息动态调整部分果蝇的搜索策略;通过转换概率随机选取搜索半径并对其进行动态调整;当算法陷入早熟时,改变搜索策略以跳出局部最优。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比标准果蝇优化算法和部分改进算法,有较好的寻优精度和收敛速度。     

FOA-LM算法及其在语音信号稀疏分解中的应用

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化（PSO）及果蝇优化（FOA）等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音信号稀疏分解的速度,但是该类算法后期的收敛速度较低,稀疏分解速度仍然偏低。拉凡格氏（LM）算法具有收敛速度快,精度高的特点,但是LM算法依赖初值,这使它的应用受到了限制。结合智能算法FOA及LM算法的优点,采用FOA算法求出Gabor原子参数初值,利用这些初值进行LM迭代搜索最优原子。仿真结果表明,基于FOA优化算法和LM算法相结合的方法,具有收敛速度快,精度高的特点,有较高的实用价值。     

新型群智能优化算法综述

传统群智能算法在解决复杂实际多目标优化问题中存在不足,近年来学者提出诸多新型群智能算法,适用性强,在求解复杂实际问题中取得了较好的实验效果。以算法提出时间为主线,对新型群智能算法中细菌觅食优化算法、混合蛙跳算法、人工蜂群算法、萤火虫算法、布谷鸟搜索、果蝇优化算法和头脑风暴优化算法的改进及应用进行分析和综述,并对群智能算法未来的研究发展方向进行了探讨。     

基于模拟退火的果蝇优化算法

针对果蝇算法（FOA）寻优精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于模拟退火思想的果蝇优化算法（SA-FOA）。所提算法对解的接收机制和寻优步长进行了改进：以广义的Gibbs分布产生的概率为接收概率,解的接收满足Metropolis准则;参考非均匀变异的思想,使步长随迭代次数的增加逐渐减小。通过对几种典型测试函数的仿真表明,改进算法具有较强的全局搜索能力,同时寻优精度和收敛速度比果蝇算法也有较大的提高。因此,可以用改进算法对神经网络和服务调度问题的参数进行优化。     

基于PCNN和果蝇优化算法的自适应图像融合

针对脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks,PCNN）中参数选取不易确定的不足,提出一种基于脉冲耦合神经网络和果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）的自适应图像融合算法。利用FOA的全局搜索能力,以平均结构相似度作为FOA的适应度函数,对PCNN的4个参数[β、][Vθ、][αL]和[αθ]进行自适应设定;结合最大化原则,采用PCNN对源图像进行融合。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。     

求解TSP问题的改进果蝇优化算法

基于求解TSP问题,提出一种改进果蝇优化算法（GFOA）,该算法结合TSP问题的特点,把果蝇优化算法的连续空间对应到离散规划,利用轮盘赌法初始化路径,并把遗传算法的交叉、变异操作应用于路径的寻优,同时利用C2Opt算子对局部最优路径进行优化,加快局部搜索能力和收敛速度。通过对13个TSPLIB 标准库的TSP算例进行仿真实验,实验结果表明,提出的算法在较小规模算例中能以较少的迭代次数和运行时间快速收敛到已知最优解,在较大规模算例中能接近理论最优解,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。     

基于回溯搜索优化的卷积混合语音盲分离

针对独立矢量分析（IVA）算法初始分离矩阵取值对分离性能影响较大的局限性,提出了基于回溯搜索优化的卷积混合语音盲分离算法。采用频域各频率点IVA分离信号的复数峭度和作为目标函数,利用回溯搜索优化算法（BSA）对初始分离矩阵进行优化调整,更好地实现了语音信号的盲分离。在分离过程中,采用复Givens旋转变换原理将对分离矩阵的求解转化为对旋转角度的求解,有效减少了BSA的参数编码维数,降低了优化求解难度。针对语音信号的卷积混合分离实验表明,该算法具有良好的分离效果,其分离性能较之基本IVA算法显著提升。     

基于粒子群优化的工频干扰消除算法*

提出了一种基于粒子群优化的消除微弱信号采集过程中工频干扰的算法。通过人工构造观测信号,使系统模型符合盲源分离的数学模型要求。使用信号的四阶累积量作为信号独立性的判据,利用粒子群优化算法寻找使判据最大化的分离矩阵,进而消除被采集信号中的工频干扰。在粒子群优化算法的求解过程中,采用将对分离矩阵的直接辨识转换成对一系列Givens矩阵的辨识方法,从而减少了算法中对未知元素辨识的数量,避免反复白化过程,有效降低了算法的计算量,克服了粒子群优化过程中容易早熟收敛的问题。仿真结果表明,本算法在保护有用信号的前提下,能