【摘 要】
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针对现有盲源分离方法大多存在收敛速度慢、分离精度低的问题,提出一种基于改进人工蜂群(Artif-icial Bee Colony,ABC)算法的盲信号分离方法.在ABC的邻域搜索公式中自适应调
【机 构】
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中国石油大学华东信息与控制工程学院
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针对现有盲源分离方法大多存在收敛速度慢、分离精度低的问题,提出一种基于改进人工蜂群(Artif-icial Bee Colony,ABC)算法的盲信号分离方法.在ABC的邻域搜索公式中自适应调整步长,并加入全局最优解指导项,增强局部趋化性搜索能力.改进的ABC算法保持了ABC全局搜索和局部搜索之间的平衡,使ABC算法可以达到更好的寻优效果,从而提高盲源分离算法的分离精度和稳定性.实验结果表明,提出的改进盲源分离算法可以有效地分离线性瞬时混合信号.与其它算法相比,该算法具有更优异的分离性能,并具有更快的收敛速度.
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