基于核独立成分分析的盲源信号分离

独立成分分析(ICA)已经广泛用于盲源信号的分离(BSS)。论文介绍了基于核空间的ICA的原理和基本算法,然后介绍了该算法与典型ICA和主成分分析(PCA)在盲源信号分离中的比较。实验表明在盲源信号分离中,基于核空间的ICA与其他典型ICA和PCA算法相比更具有准确性和鲁棒性。     

一种改进的FastICA ADS-B 1090ES信号分离技术

 针对多点定位技术中广播式自动相关监视(ADS-B)1090ES信号脉冲交叉重叠的问题,提出一种改进的三阶收敛的牛顿迭代快速固定点（Fast ICA）算法,通过对多个ADS-B辐射源混合信号进行分离,恢复和重建原始信号,实现对目标源信号的提取。比较基本Fast ICA算法与改进Fast ICA算法的收敛速度,通过计算相似系数矩阵,分析该算法的分离性能。最后,通过仿真实验,验证了该算法的可行性和有效性,实验结果表明该算法具有较好的分离效果,收敛速度更快。     

交流电机调速系统振动信号的盲源分离

介绍了盲源分离的基本概念以及基于负熵的盲源分离技术。以交流电机变频调速系统振动信号为研究对象,介绍了快速定点独立分量分析（Fast ICA）方法,并通过MATLAB软件编程,对系统的实测振动信号进行了分离。分离结果表明,该算法能够从复杂振动信号中有效地分离出大部分源信号,实现主要振动源信号的提取。     

基于奇异值分解的欠定ICA算法研究

从奇异值分解出发,研究欠定独立分量分析(ICA)盲分离的新算法,给出了欠定ICA算法的代价函数,推导出分离矩阵的计算公式.在此基础上,提出了将基于奇异值分解的欠定ICA算法与普通ICA算法相结合的二次盲信号分离算法.利用此盲分离算法,能够较好地分离出部分源信号.仿真实验说明了此方法的有效性.     

Fast ICA算法在语音信号盲分离中的应用

盲信号处理算法主要有批处理算法和自适应算法两类,导出了一种批处理和自适应相结合的快速独立分量分析(fast independent component analysis,Fast ICA)算法.将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果.与扩展联合对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)算法和自然梯度(natural gradient,NG)算法比较,Fast ICA算法具有更好的分离效果.     

基于独立成分分析的跳频信号盲分离

近年来,ICA（Independent Component Analysis,独立成分分析）已成为处理BSS（Blind Source Separation,盲源分离）问题的主要手段,同时也受到人们越来越多的关注。该文首先介绍ICA,然后引入FastICA算法的推导过程,最后通过MATLAB仿真将跳频信号进行盲分离,并与梯度算法所得的仿真结果进行对比分析。通过算法验证,经FastICA处理得到的分离信号与源信号相关系数的绝对值不小于0.99,与梯度算法比较可以明显地得到FastICA是一种更为有效的跳频信号盲分离方法。     

基于CEEMDAN-ICA的单通道脑电信号眼电伪迹滤除方法

传统盲源分离法不能解决欠定问题,且分离信号与源信号对应关系不确定.提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和独立成分分析(ICA)相结合的脑电信号眼电伪迹自动去除方法.该方法首先将含伪迹脑电信号自适应分解成多维本征模态函数(IMF),以满足盲源分离方法对信号正定或超定要求,再对本征模态函数用ICA方法构建多维源信号,最后利用模糊熵阈值判据判别多维源信号中的伪迹信号,完成滤波并重构脑电信号.该方法相比于其他算法,能更好的去除眼电伪迹并保留原始信息,适合单通道脑电信号预处理.     

基于EEMD和ICA的单通道列车信号盲分离

针对列车混合故障的诊断,提出了一种基于集合平均经验分解（EEMD）和独立分量分析（ICA）的盲分离诊断方法。通过EEMD算法将混合信号分解为包含不同源信号特征的本征模态函数（IMF）,组成新的多维信号;用主成分分析准确估计源信号个数,解决了单通道信号盲分离的欠定问题;利用快速独立分量分析（Fast-ICA）算法实现了信号的盲分离。实验信号分别采用仿真信号和列车实验信号进行实验,实验结果表明,该算法可以有效地分离出列车的单故障信号。     

混沌粒子群算法的盲源信号分离仿真研究

针对传统盲源分离算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出一种混沌粒子群算法的盲源分离方法。采用信号的峰度值作为盲源信号分离目标函数,然后采用混沌粒子算法对目标函数进行求解,并对粒子群体进行混沌扰动,保持粒子群的多样性,最后采用最优解对信号进行盲源分离。结果表明,混沌粒子群算法有效提高了盲源信号分离速度,信号分离精度更高。     

基于独立分量分析的电磁场信号工频干扰消除

为了解决电磁场信号测量中的工频及其谐波干扰问题,将盲源分离(BSS)应用于电磁场信号的工频干扰消除.从盲源分离和独立分量分析(ICA)的统一模型出发,分析了快速ICA算法和最大信噪比ICA算法的目标函数选择及算法推导,并分别对计算机随机产生不同波形信号和实测的电磁场信号进行分离,结果显示:无论从相似系数还是运算时间上看,最大信噪比ICA算法明显优于快速ICA算法.     

一种结合混沌搜索的自适应遗传算法

自适应遗传算法(AGA)是一种有效的全局优化概率搜索算法.把混沌优化算法引入到AGA中,提出了一种结合混沌搜索的自适应遗传算法(AGACCS).该算法保持了AGA的所有特点,进一步改善了AGA的全局寻优能力并有效防止局部收敛现象,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真函数结果表明,该算法的性能优于AGA.     

基于改进PSO和DE的混合算法

研究粒子群优化(PSO)算法和差分进化(DE)算法的优缺点,通过改进PSO算法并与DE算法混合,得到一种双种群的新型混合全局优化算法。经过对5个标准测试函数的大量实验计算表明,该算法能有效克服PSO算法和DE算法的缺陷,使寻优精度有较大改进,在高维情况下表现更加突出。     

带杂交算子的蚁群算法

蚁群算法是一种由意大利学者Macro Dorigo等提出的新型模拟进化算法,它具有许多优良性质,因此被广泛用于求解组合优化问题。但基本蚁群算法有许多不足。特别是许多搜索速度慢,且容易陷入局部最优。该文针对这个问题提出了一种改进算法。该算法通过引入遗传算法中用到的杂交算子来改善蚁群,使其对应的问题的解更加优良,用改进算法求解TSP问题的结果表明改进算法是有效的。     

改进的MIMO系统球译码检测算法

针对球译码检测算法的搜索半径影响着其算法复杂度的问题,提出一种改进算法.改进算法对球译码检测算法的搜索半径乘上一个常量压缩因子,且在每层搜索中削减噪声因子的影响.通过缩减搜索球半径、缩小搜索范围实现算法复杂度的降低.仿真结果显示:在信噪比低于10 dB时,改进算法比传统球译码检测算法计算复杂度平均降低18％左右,同时误码性能损失较小.     

改进批处理RPEM算法用于说话人识别

针对传统EM算法训练GMM不能充分利用训练数据所属高斯分量信息, 从而在一定程度上影响说话人识别性能的缺陷, 采用RPEM (竞争惩罚EM)算法训练GMM, 并引入批处理RPEM算法解决RPEM算法运算量大、收敛速度慢的问题, 同时针对RPEM和批处理RPEM算法训练时方差优化存在的问题进行了改进, 提出了改进的批处理RPEM算法。在Chains 说话人识别数据库上的实验表明, 改进的批处理RPEM算法取得了相对于传统EM、RPEM以及批处理RPEM算法更好的性能, 还极大地提高了训练效率, 减小了运算量, 说明了提出的改进批处理RPEM算法用于说话人识别时的有效性。     

基于QPSO算法的作业车间调度问题的研究

针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题.将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解.实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性.     

基于Sunday算法的改良单模式匹配算法

Unicode编码的中文环境下应用Sunday算法时,如直接使用中文字符生成失效跳转表,将造成空间膨胀,而将中文字符拆分为两个字节进行处理,虽可以降低空间消耗,但匹配的执行速度又会受影响。针对Sunday算法应用于Unicode编码的字符拆分环境时所产生的时间性能降低问题,结合Unicode中文单元的内部关联性,优化了原Sunday算法的辅助跳转表与匹配规则,从而在解决Unicode下算法空间膨胀问题的同时,提升了Sunday算法在此环境下的时间性能,并利用模拟实验对改良算法的时间与空间性能进行了实验证明。     

随机优化问题基于假设检验的遗传算法

为了有效解决具有不确定性和多极小性的随机优化问题 ,提出了一类基于假设检验的遗传算法 .该方法通过多次评价来进行解性能的合理估计 ,利用遗传操作来进行解空间的有效搜索 ,采用假设检验来增加种群的多样性和算法的探索能力 ,从而避免遗传算法的早熟收敛 .基于典型的随机函数优化和组合优化问题 ,仿真研究了假设检验、性能估计次数、噪声幅度对算法性能的影响 ,验证了所提方法的有效性和鲁棒性     

一种改进的关联规则增量式更新算法

针对增量式更新关联规则算法FUP会产生大量候选项集和多次扫描数据库的问题,提出改进算法PFUP。该算法借鉴强频繁项集概念,利用强频繁项集连接生成小数量的候选项集,采用预剪枝策略减少对数据库的扫描次数。仿真实验表明,在数据库和支持度相同的情况下,PFUP算法的执行时间比FUP算法减少了50%左右。     

一种基于遗传算法的改进的BP算法

提出一种利用遗传算法对BP算法的改进方案。充分考虑了BP算法的精确性和遗传算法全局寻优的特点．使BP算法摆脱局部极小的困扰,并且所训练的网络能够达到要求的精度。