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基于细菌群体趋药性的有序盲信号分离算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于细菌趋药性的细菌群优化算法。将探测判断策略和优势细菌随机扰动策略引入细菌群体的进化过程,解决了细菌个体在进化后期处于随机摄动状态而难以定位于全局最优位置的问题。通过使用测试函数对算法性能进行测试以及同其他算法的比较表明,所提出的算法在收敛速度和求解质量方面均有很好的性能。进一步将细菌群优化算法应用于解决盲信号分离问题,实现了对源信号的逐一有序盲分离。仿真实验表明,基于细菌群优化算法的盲信号分离算法具有很好的分离效果,可以将源信号按照其规范四阶累积量绝对值的降序进行有效分离。 相似文献
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为研究影响碳纤维湿法缠绕复合材料性能的因素,通过国内外T700S级碳纤维表面状态、NOL环及φ150容器的性能试验,研究了NOL环层剪强度对T700S级干喷湿纺碳纤维湿法缠绕复合材料性能的影响。结果表明,T700S级干喷湿纺碳纤维φ150mm容器爆破性能与复合材料NOL环层剪强度相关,层剪强度越高,其φ150mm容器爆破性能越低。 相似文献
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和弦识别作为音乐信息标注的基础,在分析音乐结构和旋律方面具有非常重要的作用.结合音乐理论知识,提出一种基于稀疏表示分类器的和弦识别方法.与传统的基于帧的识别方法不同,以节拍作为和弦变化的最小时间间隔,利用CQT (Constant-Q Transform)变换对音乐信号进行时频分析,提取PCP (Pitch Class Profile)特征,采用稀疏表示分类器(Sparse Representation-based Classification,SRC)进行和弦识别.实验结果表明,提出的特征和识别方法在识别率上均高于传统的方法. 相似文献
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提出了一种基于粒子群优化的消除微弱信号采集过程中工频干扰的算法。通过人工构造观测信号,使系统模型符合盲源分离的数学模型要求。使用信号的四阶累积量作为信号独立性的判据,利用粒子群优化算法寻找使判据最大化的分离矩阵,进而消除被采集信号中的工频干扰。在粒子群优化算法的求解过程中,采用将对分离矩阵的直接辨识转换成对一系列Givens矩阵的辨识方法,从而减少了算法中对未知元素辨识的数量,避免反复白化过程,有效降低了算法的计算量,克服了粒子群优化过程中容易早熟收敛的问题。仿真结果表明,本算法在保护有用信号的前提下,能 相似文献
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在多路传感器信号处理系统中常常存在着信号间的相互串扰,这影响了高质量的传感器信号输出.针对这个问题,基于具有自适应噪声去除(ANC)的盲分离方法(BSS)应用到多传感器信号的分离中去.这种方法的使用可以提高分离系统固有的稳定性和快速收敛性.在多路传感器信号的盲分离算法中,采用基于自然梯度下降算法(NG)来调整前馈网络的权参数,同时分别使用经典的最小均方法(LMS)和梯度下降法来进行自适应的卷积噪声的消除.计算机模拟实验收敛后的结果表明经过4000次迭代,3路输入信号的多传感器系统在大约-20dB成功分离,与传统的LMS方法相比,采用梯度下降法进行自适应消除有更快的收敛速度和更好的分离效果. 相似文献