【摘 要】
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针对现有盲源分离算法性能受限于非线性函数选择且算法实现复杂、计算量大的问题,文章提出了一种基于人工免疫算法的盲信号分离算法,达到满足实际应用中有效分离的需求。该算
【机 构】
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泸州职业技术学院电子工程系,四川理工学院人工智能四川省重点实验室
【基金项目】
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人工智能四川省重点实验室开放基金项目(2017RZJ01);企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室开放基金项目(2017WZJ01);四川理工学院人才引进项目(2017RCL11)
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针对现有盲源分离算法性能受限于非线性函数选择且算法实现复杂、计算量大的问题,文章提出了一种基于人工免疫算法的盲信号分离算法,达到满足实际应用中有效分离的需求。该算法不依赖于源信号概率密度的非线性函数估计,通过免疫算法最小化信号的互信息,实现对观测混合信号的分离。基于免疫算法的盲信号分离,利用免疫算法隐形并行处理,具有较好的全局搜索性能和易收敛到最优解的特点。仿真分析表明,与传统的ICA盲分离算法相比,所提出的算法对于多路混叠信号具有更好的分离效果。
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