参数自适应混沌粒子群算法在盲源分离中的应用

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独立分量分析(ICA)是盲源信号分离中应用最为广泛技术,其应用过程需要对目标函数进行优化,传统粒子算法(PSO)对其进行优化时,存在易陷入局部最优、稳定性差等缺陷,针对此问题,提出采用参数自适应混沌粒子群算法对ICA进行优化.首先采用对PSO的参数进行自适应调整,提高粒子的搜索能力,然后对粒子群进行混沌扰动,提高算法收敛速度.仿真结果表明,使用参数自适应混沌粒子群算法可以有效解决ICA的目标函数优化问题,极大提高了盲源信号的分离效果.
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