计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
23期
132-134,184
,共4页
盲源信号分离%联合对角化(JADE)%独立分量分析%决策图贝叶斯优化算法
盲源信號分離%聯閤對角化(JADE)%獨立分量分析%決策圖貝葉斯優化算法
맹원신호분리%연합대각화(JADE)%독립분량분석%결책도패협사우화산법
从混合观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的一个典型问题.提出了一种基于决策图贝叶斯的盲源信号分离算法,该算法利用决策图贝叶斯优化算法代替JADE算法中的联合对角化操作,通过构造和学习网络来替代传统遗传算法中的交叉重组和变异等遗传算子,避免了对大量控制参数和遗传算子的人工选择和重要构造块的破坏.仿真结果表明,提出的算法比JADE算法和基于遗传算法的盲源信号分离方法均具有更高的分离精度.
從混閤觀測數據嚮量中恢複不可觀測的各箇源信號是陣列處理和數據分析的一箇典型問題.提齣瞭一種基于決策圖貝葉斯的盲源信號分離算法,該算法利用決策圖貝葉斯優化算法代替JADE算法中的聯閤對角化操作,通過構造和學習網絡來替代傳統遺傳算法中的交扠重組和變異等遺傳算子,避免瞭對大量控製參數和遺傳算子的人工選擇和重要構造塊的破壞.倣真結果錶明,提齣的算法比JADE算法和基于遺傳算法的盲源信號分離方法均具有更高的分離精度.
종혼합관측수거향량중회복불가관측적각개원신호시진렬처리화수거분석적일개전형문제.제출료일충기우결책도패협사적맹원신호분리산법,해산법이용결책도패협사우화산법대체JADE산법중적연합대각화조작,통과구조화학습망락래체대전통유전산법중적교차중조화변이등유전산자,피면료대대량공제삼수화유전산자적인공선택화중요구조괴적파배.방진결과표명,제출적산법비JADE산법화기우유전산법적맹원신호분리방법균구유경고적분리정도.
