【摘 要】
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在盲分离算法中,许多智能优化算法被应用,以克服独立性准则函数的优化进入局部最优位置,但这些优化算法的性能依赖控制参数的选择。因此,提出利用一种单参数的纯随机搜索的单
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.41364002)
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在盲分离算法中,许多智能优化算法被应用,以克服独立性准则函数的优化进入局部最优位置,但这些优化算法的性能依赖控制参数的选择。因此,提出利用一种单参数的纯随机搜索的单形进化优化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution,SSSE),克服算法参数对优化算法性能的影响,提高盲分离算法的应用有效性,并将该改进盲分离算法应用于语音与背景乐音信号的盲分离。实验中,以四阶累积量作为独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)中的准则函数。实验结果表明,该
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