基于Givens变换和二阶振荡W-C-PSO优化的盲源分离算法

摘要

cqvip: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。