基于样条插值与人工蜂群优化的非线性盲源分离算法

发布时间：2018-01-08 12:33

  本文关键词：基于样条插值与人工蜂群优化的非线性盲源分离算法　出处：《通信学报》2017年07期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对更加复杂的非线性混合情况,提出一种基于样条插值拟合与群智能优化的后非线性盲源分离算法。采用样条插值函数拟合去非线性函数,使用负熵作为分离的评价准则,建立分离模型。分离过程采用改进的人工蜂群算法优化求解样条插值节点参数,并在分离的目标函数中引入相关性约束条件进行解空间范围限制,克服分离过程中存在的异常值现象。针对语音数据的分离实验结果表明,所提算法能够有效实现非线性混合信号的盲分离,较传统的基于奇数多项式拟合的分离算法具有更高的分离精度。
[Abstract]:According to the nonlinear mixed situation more complex, a separation algorithm of spline interpolation and swarm intelligence optimization of nonlinear blind source is proposed. Using the spline interpolation function fitting to nonlinear function, the use of negative entropy as the evaluation criteria of separation, separation model. Separation process optimization using spline interpolation node parameters of artificial bee colony the improved algorithm, and the solution space to limit the scope of introducing the correlation constraints in the objective function of separation, to overcome the presence of outliers in the process of separation phenomenon. For separation of speech data. The results show that the proposed algorithm can effectively realize the blind separation of nonlinear mixtures, compared with the traditional separation algorithm based on polynomial fitting is odd the separation of higher precision.

【作者单位】： 天津商业大学信息工程学院;天津工业大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61401307) 中国博士后科学基金资助项目(No.2014M561184) 天津市应用基础与前沿技术研究计划基金资助项目(No.15JCYBJC17100,No.14JCZDJC32600) 天津市科技特派员基金资助项目(No.16JCTPJC48400)~~
【分类号】：TN911.7;TP18
【正文快照】： 1引言盲源分离(BSS,blind source separation)是在未知信号混合信息的情况下,从观测信号中提取源信号的技术。对于线性盲源分离问题,已有学者提出了基于独立成分分析(ICA,independent compo-nent analysis)[1~3]、主成分分析[4]和时间可预测性[5,6]等原理的一系列分离方法。然

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1397155