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基于遗传算法的盲源分离研究

作　者: 李红亮
导　师: 谢平
学　校: 燕山大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 盲源分离盲反卷积遗传算法独立分量分析四阶累积量
分类号: TN911.72
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 156次
引　用: 1次
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内容摘要

盲源分离是信号处理领域中的一个重要研究方向,广泛应用于通信、医学、图像和语音信号处理等领域。盲源分离问题具有广阔的应用前景,得到了学术界的高度重视,并逐渐成为新的研究热点。本文在现有文献的基础之上,对利用遗传算法进行盲源分离的基本原理和具体算法方面做了一些工作。首先,分析源信号混合的两种方式,将盲源分离问题分为瞬时混合系统的盲源分离和卷积混合系统的盲源分离两类。概述盲源分离算法的研究现状,分析分离算法性能评价标准。其次,利用遗传算法全局收敛性强的特性,基于高阶累积量遗传算法进行盲源分离算法,设计待求混合矩阵的遗传编码方式;进一步,设计自适应遗传算子,根据适度值进行自适应调节,以调整进化过程中的进化效率,保证算法进行全局优化搜索。再次,在瞬时混合系统的盲源分离算法中,为解决评判分离效果问题,构造基于四阶累积量的目标函数。同时针对算法的收敛性能,改进选择方式,采用不放回取样式选择,消除重复选择的可能,同样保证进化初期种群的多样性。最后,针对卷积混合系统的盲源分离算法中计算过大问题,结合分段处理的思想,提出一种基于优先进化自适应遗传算法,使得算法更容易收敛于全局最优解,并降低算法的复杂度。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
第1章绪论  10-17
  1.1 盲源分离研究背景及意义  10-11
  1.2 盲源分离技术研究现状  11-14
  1.3 盲源分离技术应用现状  14-16
  1.4 本论文的主要内容  16-17
第2章盲源分离基本理论  17-29
  2.1 盲源分离基本知识  17-20
    2.1.1 统计独立与独立性的度量  17-18
    2.1.2 盲源分离的基本特性  18-20
  2.2 源信号的混合方式  20-21
    2.2.1 瞬时混合  21
    2.2.2 卷积混合  21
  2.3 盲源分离的一般研究方法  21-26
    2.3.1 独立分量分析  22-25
    2.3.2 非线性主分量分析  25-26
  2.4 盲源分离算法性能评价准则  26-28
    2.4.1 基于混合矩阵的评价准则  26-27
    2.4.2 基于信号的评价准则  27-28
  2.5 本章小结  28-29
第3章遗传算法在盲源分离中的应用  29-39
  3.1 遗传算法简介  29-31
    3.1.1 遗传算法基本概念  29-30
    3.1.2 遗传算法原理  30-31
  3.2 盲源分离中的遗传算法  31-38
    3.2.1 编码方式  31-32
    3.2.2 算法描述  32-37
    3.2.3 算法优越性  37-38
  3.3 本章小结  38-39
第4章基于高阶累积量遗传算法的瞬时盲源分离  39-52
  4.1 瞬时混合系统的时域模型  39-41
    4.1.1 时域模型  39-40
    4.1.2 混合模型的假设条件  40-41
    4.1.3 盲源分离的基本思路  41
  4.2 基于高阶累积量的遗传算法  41-48
    4.2.1 数据预处理  42
    4.2.2 适应度函数的选择  42-43
    4.2.3 算法的具体步骤  43-48
  4.3 仿真结果及分析  48-51
  4.4 本章小结  51-52
第5章基于优先进化自适应遗传算法的卷积盲源分离  52-70
  5.1 系统模型  52-55
    5.1.1 线性卷积混合系统的时频域模型  52-54
    5.1.2 卷积混合信号盲分离系统的可辨识性  54-55
  5.2 卷积混合信号盲分离常用算法  55-58
    5.2.1 解决卷积混合信号盲分离的思路  55-57
    5.2.2 盲分离的常用算法  57-58
  5.3 基于优先进化自适应的遗传算法  58-65
    5.3.1 卷积混合下的适应度函数选择  59-60
    5.3.2 优先进化策略  60-62
    5.3.3 遗传算法收敛性分析  62-65
  5.4 仿真结果及分析  65-69
  5.5 本章小结  69-70
结论  70-71
参考文献  71-75
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  75-76
致谢  76-77
作者简介  77

基于遗传算法的盲源分离研究

内容摘要

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