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基于改进遗传算法的盲解卷积
引用本文:董姝敏,李尧,刘洪波,乔双.基于改进遗传算法的盲解卷积[J].计算机应用,2009,29(5):1257-1260.
作者姓名:董姝敏  李尧  刘洪波  乔双
作者单位:1. 吉林师范大学,信息技术学院,吉林,四平,136000;哈尔滨工程大学,水声工程学院,哈尔滨,150001
2. 北华大学,物理学院,吉林,吉林,132013
3. 吉林师范大学,信息技术学院,吉林,四平,136000
4. 东北师范大学,物理学院,长春,130024
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划),吉林省自然科学基金 
摘    要:针对时域盲解卷积存在求解变量多、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题进行了研究,提出一种防止遗传算法局部收敛的“监测策略”,可以实时监控算法向全局最优解靠近的情况;同时对交叉概率、变异概率等关键技术进行相应设计,该算法能够自动跳出局部最优,快速地收敛于全局最优解。在概率密度估计的基础上,得到时域盲解卷积的基于最小互信息的分离准则。以此最小互信息准则确定遗传算法的寻优标准,快速地实现了时域盲解卷积。使用Matlab软件仿真验证了该时域盲解卷积算法的有效性。

关 键 词:盲分离  盲卷积  遗传算法  最小互信息  概率密度估计  blind  source  separation  blind  convolution  genetic  algorithm  minimum  mutual  information  probability  density  estimation
收稿时间:2008-11-19
修稿时间:2009-01-10

Blind deconvolution based on improved genetic algorithm
DONG Shu-min,LI Yao,LIU Hong-bo,QIAO Shuang.Blind deconvolution based on improved genetic algorithm[J].journal of Computer Applications,2009,29(5):1257-1260.
Authors:DONG Shu-min  LI Yao  LIU Hong-bo  QIAO Shuang
Affiliation:1.College of Information Technology;Jilin Normal University;Siping Jilin 136000;China;2.College of Underwater Acoustic Engineering;Harbin Engineering University;Harbin Heilongjiang 150001;3.School of Physics;Beihua University;Jilin Jilin 132013;4.School of Physics;Northeast Normal University;Changchun Jilin 130024;China
Abstract:Concerning the multi-variable solution,slow convergence and easily falling into a local optimum in time-domain blind deconvolution,a "monitoring strategy" was proposed in order to prevent from local convergence of genetic algorithm.,which could real-time monitor situation of closing to the optimal solution under the conditions of studying multi-variables solution,slow convergence and easily into a local optimum in time-domain blind deconvolution At the same time,some of the key technologies of the general g...
Keywords:blind source separation  blind convolution  genetic algorithm  minimum mutual information  probability density estimation  
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