基于遺傳算法的盲源分離方法

1.46萬字 42頁 原創(chuàng)作品，通過查重系統(tǒng)


摘 要
盲源分離是信號處理領(lǐng)域的一個重要技術(shù)，在無線通信、雷達(dá)、語音處理、圖像識別、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。最近幾年由于實際需求的提高，發(fā)展更為迅速。獨立分量分析方法(ICA)是一種主要的盲源分離算法。它主要利用源信號之間的相互獨立性實現(xiàn)多信號的分離，具體做法是通過優(yōu)化算法使信號之間的獨立性最大，從而恢復(fù)源信號。通常不同的優(yōu)化算法分離效果不同，本文主要研究基于遺傳算法的盲源分離方法。遺傳算法具有全局搜索能力、魯棒性好、可擴(kuò)展性強(qiáng)，易于與其他算法融合等優(yōu)點，但傳統(tǒng)的遺傳算法也有不足，我們通過引入新的控制參數(shù)，改進(jìn)遺傳算法，加速收斂。并且，該方法采用基于互信息量最小的獨立性準(zhǔn)則進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。在仿真實驗中，本文展示了改進(jìn)后的遺傳算法融合ICA算法能夠很好的達(dá)到盲源分離的目的，并且通過多個對比實驗分析了該方法的分離精度和穩(wěn)定性。


關(guān)鍵詞：盲源分離；獨立分量分析；遺傳算法；改進(jìn)遺傳算法