【摘 要】
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研究盲源信号分离算法,针对基于标准粒子群独立分量分析算法的盲源分离存在收敛速度慢、易于陷入局部最优值的问题,提出了一种带有梯度加速粒子群的盲源分离算法。以分离信号的峰度值为目标函数,通过引入梯度信息来影响粒子速度的更新。减小陷入局优的可能性,当群体最优信息陷入停滞时,对群体进行部分初始化来保持群体的活性。仿真结果说明,梯度信息的加入使粒子的移动更有针对性,移动更有效率,不仅进一步提高PSO算法的收
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研究盲源信号分离算法,针对基于标准粒子群独立分量分析算法的盲源分离存在收敛速度慢、易于陷入局部最优值的问题,提出了一种带有梯度加速粒子群的盲源分离算法。以分离信号的峰度值为目标函数,通过引入梯度信息来影响粒子速度的更新。减小陷入局优的可能性,当群体最优信息陷入停滞时,对群体进行部分初始化来保持群体的活性。仿真结果说明,梯度信息的加入使粒子的移动更有针对性,移动更有效率,不仅进一步提高PSO算法的收敛速度,而且使改进的粒子群算法在全局收敛性、稳定性和准确性等方面更有效。
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