解空间定向优化的信号分选算法改进策略

发布时间：2021-07-09 05:37

　　为了减少声音信号分选算法应用过程中的计算量与耗时,提出解空间定向优化的改进策略,应用于信号分选以提升运算效率。类比于基于药物辅助的改进型免疫算法思想,对信号分选过程中的时频单源区域检测环节实施定向优化。将声信号分选的目标函数视为在时频二维平面寻找最大值,当算法寻找到某一局部极大值后,缩小原始的搜索区域,使得时频平面上的众多无效区域排除在搜索范围外,有效提高算法的收敛速度,降低了计算量。仿真实验结果表明,在正定与超定的情况下,该策略能够减少50%的系统响应时间;欠定情况下,该策略能够减少约30%的系统响应时间。 

【文章来源】：探测与控制学报. 2019,41(04)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 声信号分选算法描述
2 SSOO改进策略
3 仿真实验及结果分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]解空间定向优化的快速免疫算法研究及其应用[J]. 程呈,高敏,刘晓光,周晗.  控制与决策. 2017(07)
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本文编号：3273141