基于改进遗传算法的盲源分离算法研究-论文.pdf

《基于改进遗传算法的盲源分离算法研究-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、-48·ComputerEraNo．72015基于改进遗传算法的盲源分离算法研究杨波，宋兵(盐城市妇幼保健院信息科，江苏盐城224000)摘要：在传统盲源分离算法的基础上，提出了一种基于改进遗传算法的盲源分离算法。改进遗传算法可有效地抑制寻优陷入局部最小，防止了震荡，加快了权值的收敛速度，适用于非线性混叠情况。实验结果表明，将遗传算法和盲源分离相结合对于多路混叠语音信号具有较好的分离效果。关键词：盲源分离；遗传算法；非线性；语音信号中图分类号：TP391．9文献标志码：A文章编号：1006—8228(2015)

2、07—48—03ResearchofBSSalgorithmbasedonimprovedgeneticalgorithmYangBo，SongBing(MaternalandChildHealthHospitalofYanChengInformationCentre，YanCheng,Jiangsu224000,China)Abstract：OnthebasisoftraditionalBSS(BlindSourceSeparation)algorithm，aBSSalgorithmbasedontheimp

3、rovedgeneticalgorithmisproposedinthispaper．Theimprovedgeneticalgorithmcanefectivelyrestraintheoptimizationintoalocalminimum，preventthevibrating，speeduptheconvergencerateoftheweights，andissuitablefornonlinearaliasingsituation．Theexperimentalresultsshowthatthe

4、BSSalgorithmcombinedwiththegeneticalgorithmcangetagoodseparationefectforprocessingofmultipleoverlappingspeechsignals．Keywords：BSS；geneticalgorithm；nonlinear；speechsignals0引言由遗传算法的模式定理可知，若低阶、高适应度的某种模式中包含了最优解，则遗传算法就可能把它找出来，但是若低盲源分离是指在不知道源信号分布和混合系统的情况下，仅根据观测到的混

5、合信号恢复源信号的过程。由于盲源分离阶、高适应度的所有模式中均没有包含最优串的值，则遗传算法就不能找到最优解，通常只能给出次优解。无需知道信号的先验信息，从而在信号处理领域得到广泛的应用，语音盲分离更是因为其实用性成为其中研究的热点。语音若在模式H和Ht中，不确定位基因的具体位置是一致的，但在任一确定位上的基因编码均完全不同，就称H和H’互为竞分离技术对计算机听觉、语音识别等方面的研究具有重大意争模式。例如，l0与0l属于竞争模式；1O与ll串牛则义，同时高质量的语音通信、助听器、电话远程会议系统等也都不属于竞

6、争模式。得益于此，因此，语音盲分离的研究具有非常重要的理论价值假定f(x)的最大值对应的未知量x的集合为x’，H为包含x’和应用价值n1。在通常的盲信号研究中，大多数的盲源分离算的m阶模式，H的竞争模式为H．，若fH)

7、分析及其改进f(1)<0)，1．1遗传算法简介f(1)<0)，遗传算法是一种概率寻优算法，其依据生物遗传进化和优f(1)

8、