听觉信号盲分离的混合粒子群优化算法

【摘要】：为了解决基本粒子群盲分离算法收敛速度慢、优化精度低的问题,提出用基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化算法(HPSO)来实现听觉信号盲分离。与模拟退火算法(SA)和基本粒子群算法(PSO)相比,该算法保持了基本粒子群算法简单、容易实现的特点,又能进行自适应变异,改善了其摆脱局部极值点的能力。仿真对比结果表明,基于该改进算法的盲分离效果良好,具有收敛速度快、性能稳定等特点。

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5	曾广朴;仲元昌;范会联;;混合无线传感网络覆盖优化的粒子群算法[J];微电子学与计算机;2011年08期
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10	李克志;马林华;林志国;田雨;;粒子群算法在协同通信功率分配优化中的应用[J];计算机仿真;2011年07期
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14	陈世明;聂森;李慧敏;方华京;;移动智能体网络的优化功率控制及同步[J];华中科技大学学报(自然科学版);2011年07期
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16	;[J];;年期
17	;[J];;年期
18	;[J];;年期
19	;[J];;年期
20	;[J];;年期

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前8条

1	陈定;何炳发;;一种新的二进制粒子群算法在稀疏阵列综合中的应用[A];2009年全国天线年会论文集（上）[C];2009年
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前10条

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6	张铭泉;粒子群算法在电力通信网网络管理中的应用研究[D];华北电力大学（河北）;2007年
7	王光宇;基于改进型粒子群优化算法的盲多用户检测的研究[D];太原理工大学;2007年
8	李喜林;基于改进型粒子群算法的盲源分离研究[D];太原理工大学;2007年
9	吕佳;基于粒子群算法的WLAN网络规划中AP优化研究[D];大庆石油学院;2009年
10	王亮;基于时频原子的雷达辐射源信号特征分析[D];西南交通大学;2009年

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