【摘 要】
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In order to solve the problem of slow convergence and easy trapping in local optimum of traditional intelligent optimization algorithms in Blind Source Separation problem,a Blind Source Separation met
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In order to solve the problem of slow convergence and easy trapping in local optimum of traditional intelligent optimization algorithms in Blind Source Separation problem,a Blind Source Separation method based on the Improved Whale Optimization Algorithm is proposed.The objective function is constructed based on mutual information by the central limit theorem.During the population initialization phase of the Whale Optimization Algorithm,in this paper,the Chaotic reverse learning is adopted to make the initial population more discrete;and later in the iteration,the Levy flight strategy is introduced to enhance the global exploration ability of the algorithm.The global optimal solution derived from the Improved Whale Optimization Algorithm adaptively adjusts the step of ICA and thus achieves the separation of signals.According to the analysis of simulation results,the Improved Whale Optimization Algorithm is superior to the traditional optimization algorithms,with which the separation accuracy is better and the convergence speed is significantly improved.
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