计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
11期
247-250
,共4页
信号%稀疏分解%匹配追踪%人工蜂群算法
信號%稀疏分解%匹配追蹤%人工蜂群算法
신호%희소분해%필배추종%인공봉군산법
研究过完备原子库信号分解优化算法问题,信号的稀疏表示在信号去噪、信号压缩等方面有明显的优势.但因稀疏分解计算量巨大需要较长的计算时间,难以满足实时性要求,在实际用中受到极大的限制.为此提出人工蜂群算法,具有需要设置的参数少、收敛速度快、鲁棒性强等优点,快速寻找匹配跟踪过程中每一步的近似最佳原子,对信号进行有效地稀疏分解.改进传统迭代的终止条件,以克服传统的迭代终止条件难以选择合适迭代终止阈值的问题,实现信号快速稀疏分解.实验结果表明,改进算法对信号的稀疏分解质量与粒子群算法和遗传算法相当,但运算速度均优于粒子群算法和遗传算法.
研究過完備原子庫信號分解優化算法問題,信號的稀疏錶示在信號去譟、信號壓縮等方麵有明顯的優勢.但因稀疏分解計算量巨大需要較長的計算時間,難以滿足實時性要求,在實際用中受到極大的限製.為此提齣人工蜂群算法,具有需要設置的參數少、收斂速度快、魯棒性彊等優點,快速尋找匹配跟蹤過程中每一步的近似最佳原子,對信號進行有效地稀疏分解.改進傳統迭代的終止條件,以剋服傳統的迭代終止條件難以選擇閤適迭代終止閾值的問題,實現信號快速稀疏分解.實驗結果錶明,改進算法對信號的稀疏分解質量與粒子群算法和遺傳算法相噹,但運算速度均優于粒子群算法和遺傳算法.
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