【摘 要】
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针对传统的稀疏分解算法存在的计算量大和耗费时间长的缺点,利用差分演化算法具有鲁棒性强和全局收敛性好的优点,提出了一种基于差分演化的匹配追踪算法（DE-MP）.算法使用差分演
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（U1304608）
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针对传统的稀疏分解算法存在的计算量大和耗费时间长的缺点,利用差分演化算法具有鲁棒性强和全局收敛性好的优点,提出了一种基于差分演化的匹配追踪算法（DE-MP）.算法使用差分演化（DE）算法替换传统匹配追踪（MP）算法中的遍历搜索策略,优化了寻找稀疏分解最优原子的过程,从而大大降低了算法复杂度.此外,DE算法特殊的搜索策略很好地提高MP的全局收敛性,进一步提高了稀疏分解的准确性.通过对雷达仿真信号和语音信号仿真实验结果表明：与传统MP算法相比,差分演化匹配追踪算法（DE-MP）在计算速度提高了两个数量级,在收
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