基于微分进化算法的匹配追踪算法研究.pdf

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1、j数字技术f丽算法分析基于微分进化算法的匹配追踪算法研究王世豪金辉鑫(东北电力大学吉林吉林132012)摘要：针对匹配追踪算法在信号分解过程中计算冗余、参数匹配精度低等缺点，将改进的微分进化算法与匹配追踪算法相结合。以提高信号处理的速度以及精确度。并将该算法应用于超声回波仿真信号和换热管污垢超声检测实验信号的处理，并与标准匹配追踪算法作对比。结果表明，基于微分进化算法的匹配追踪算法在信号处理中的计算效率和精度明显高于标准匹配算法，获得较好的降噪和信息提取效果，对超声检测信号的处理具有较重要的意义。关键词：超声时域

2、脉冲反射匹配追踪算法微分进化算法中图分类号：TP301．6文献标识码：A文章编号：1007—9416(2015)01-0l】9011弓I言右，却水温度通过冷却系统控制在29℃左右。换热设备污垢的形成是流体在进行质量、热量和动量交换的过由于小直径薄壁管的缺点有外径很小、曲率很大，探头难以与程中，共同作用的结果，影响因素复杂。但其广泛存在于工程技术领管材表面直接耦合，并且管壁比较薄，实验采用V312-SU型l0MHz域的各种换热设备中，对设备运行的安全性和经济性造成严重的危收发一体水浸聚焦超声探头通过精密万向架架设在

3、管道正上方进害[1。目前对污垢检测的研究大多基于热交换理论，利用污垢热阻值行超声检测，来克服声束在内壁上较为严重的发散现象，提高实验间接对污垢进行评估，而这种间接测量容易出现热阻值为负的特异结果的分辨率。聚焦中心设定在管道内壁附近。超声回波信号经数现象，影响对污垢的测量。据采集器采集，存储人计算机等待进行后续数据处理。以实验运行本课题组采用基于超声时域反射方法(ultrasonictime—d0一10天左右采集的超声回波数据为例。mainreflectometry，UDTR)对换热设备管道进行污垢检测的研究。采用

4、基于混沌微分进化算法的匹配追踪算法对截取信号进行针对超声检测信号的降噪、压缩与信息提取等问题，提出采用基于降噪处理，其中微分进化算法种群数量规定100，分别采用MP算法混沌微分进化算法的匹配追踪进行信号的分解与重构，实现信号的和DE-MP算法对截取信号进行50次匹配分解，DE参数优化算法种降噪与压缩，为污垢的进一步定量分析与抑制奠定了基础。群数量取值100，迭代次数取100次。对这几种方法的信号处理时间和信号重构后残差能量比进行了统计和平均，MP算法运行时间需2改进的匹配追踪算法要28．o37S，信噪比0．322

5、5，而经过改进的DE—MP算法运行时间仅需匹配追踪算法是1993年由MallatS和ZhangZ提出的一种通10．1540s，信噪比3．1007，通过DE参数优化算法改进MP算法有效的过逐步迭代来提取有用信号的贪婪算法，其主要思想是把信号在根改善了传统MP算法运行时间长，运算复杂度高的问题，并且大幅度据实际信号特征建立的冗余的原子库上展开，不断将残差信号投影的提高算法匹配的精确度。到过完备原子库中的每个原子上，寻找到最匹配原子从而达到去噪4结语的效果。根据信号f自身特点选取合适的窗函数g)，并调制构建超完备本文通

6、过在传统MP算法中引入混沌系统和微分进化算法，提冗余原子库。不断地将信号投影到过完备原子库中的每一个原子，出了一种新的匹配算法一基于混沌微分进化算法的匹配追踪算法，通过迭代算法将待选择原子与待匹配信号(或残差信号)作内积运通过对仿真信号的处理，我们可以看出在咖P算法中加入微分进化算，通过内积的大小来选取合适的匹配原子g信号内在原子g。算法加快了信号分解的速度，提高了信号特征提取的精度，混沌系统的引入有效的防止了局部最优情况的发生。最终，通过对换热污上投影之后的残余R‘厂作为下一次匹配的原信号。匹配追踪是不断垢超声

7、检测信号的处理验证了基于微分进化算法的匹配追踪算法迭代的过程，在残差信号的能量．‘达到预定阈值之前，再次根据够较为快速有效地实现超声信号的去噪、压缩与信息提取，证明了信号与原子库原子内积的大小寻找到最匹配的原子，将分解后的残该方法实用的有效性和可行性。差作为下一次匹配的原信号。通过迭代把信号表达为其在原子库上参考文献的各次投影与残差的线性组合。微分进化算法是一种基于种群进化的多点并行的随机搜索算[1]WangY．Multichannelmatchingpursuitforseismictrace法，该算法理论简单

8、，应用方便，搜索效率较高，较适合应用于参数decOmDOstt1On[J]．Geophysics，2010，75(4)：61—66．优化。DE算法编程简单且实用，本质上是一种基于实数编码的贪婪[2]何明格，殷鹰，林丽君，赵秀粉，殷国富．基于小波迹和匹配追踪算法的超声波检测信号消噪[J]．应用基础与工程科学学报，2011，02：297—遗传算法，具有记忆个体最优解和种群内信