计算机应用研究

作者：张华伟,张天骐,刘董华,

单位：重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065；

关键词：盲源分离,粒子群算法,二阶振荡,Givens变换,

基金：国家自然科学基金资助项目(61671095,61371164,61702065,61701067,61771085)；信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目(CSTC2009CA2003)；重庆市研究生科研创新项目(CYS17219)；重庆市教育委员会科研项目(KJ130524,KJ1600427,KJ1600429)；；

针对智能算法在实现盲源分离时容易陷入局部最优且收敛速度缓慢的问题，提出一种基于Givens变换和二阶振荡粒子群优化的盲源分离算法。该算法首先将惯性权重与学习因子两个参数构造函数关系，使之共同调节算法迭代来提高算法的整体性与全局搜索能力；再引入二阶振荡环节增加种群的多样性，这样算法不易陷入局部最优；此外，采用Givens变换将分离矩阵转换成旋转角度表示形式来降低算法的复杂度。仿真表明，该算法能有效实现机械振动信号和语音信号的盲分离，并且相比其他算法具有更快的收敛速度和更好的分离性能。

来源：2020年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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