本文關(guān)鍵詞：基于螢火蟲(chóng)算法的語(yǔ)音信號(hào)盲源分離研究

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【摘要】：盲源分離問(wèn)題一直以來(lái)都是數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),而經(jīng)過(guò)研究者們多年來(lái)的共同努力,已經(jīng)有多種有效的算法被提出并且成功運(yùn)用到圖像處理、語(yǔ)音增強(qiáng)、醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等領(lǐng)域。盲源分離算法主要分為獨(dú)立性判據(jù)和優(yōu)化算法兩個(gè)部分。傳統(tǒng)的盲源分離算法在使用優(yōu)化算法對(duì)由獨(dú)立性判據(jù)構(gòu)成目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí),分離的結(jié)果往往受初值和非線(xiàn)性函數(shù)的影響,導(dǎo)致算法的魯棒性較差。為了解決上述的問(wèn)題,研究者們將一些智能優(yōu)化算法引入到盲源分離中,比如粒子群算法和魚(yú)群算法等,通過(guò)優(yōu)勝劣汰的方式對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化并且取得了不錯(cuò)的效果。螢火蟲(chóng)算法作為一種新興的智能群優(yōu)化算法,具有概念簡(jiǎn)單、流程簡(jiǎn)明以及較少的調(diào)整參數(shù)等特點(diǎn),已經(jīng)在諸多的領(lǐng)域取得了應(yīng)用。因此可以嘗試將螢火蟲(chóng)算法引入盲源分離問(wèn)題中來(lái)。針對(duì)盲源分離算法和螢火蟲(chóng)算法的主要特征,本文的主要的工作有:(1)首先系統(tǒng)地介紹了盲源分離的理論基礎(chǔ),包括盲源分離的數(shù)學(xué)模型和假設(shè)條件以及對(duì)分離信號(hào)不確定性的分析。以傳統(tǒng)的盲源分離方法作為重點(diǎn),研究了幾種常用的獨(dú)立性判據(jù)和盲源分離算法,分析比較了它們的特點(diǎn),最后還介紹了盲源分離的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。(2)詳細(xì)地介紹了螢火蟲(chóng)算法的相關(guān)理論,分析了螢火蟲(chóng)算法的自身特點(diǎn),提出了一種基于標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法的盲源分離算法,并將此算法運(yùn)用到語(yǔ)音信號(hào)的盲源分離中來(lái),通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)分離信號(hào)的相似系數(shù)和波形進(jìn)行分析,并與兩種典型的盲源分離算法進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明該算法的分離性能優(yōu)于兩種經(jīng)典算法。(3)針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法自身存在的易陷入局部極值和收斂速度慢的問(wèn)題可能會(huì)影響盲源分離算法的性能,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法的改進(jìn)方法進(jìn)行了分析。重點(diǎn)討論了一種基于分簇策略螢火蟲(chóng)算法,在此基礎(chǔ)上又使用柯西變異策略和鄰居策略對(duì)算法進(jìn)一步改進(jìn),提出一種基于改進(jìn)分簇策略螢火蟲(chóng)算法的盲源分離算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真與基于標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法的盲源分離算法進(jìn)行對(duì)比,語(yǔ)音信號(hào)的分離效果與算法的收斂速度均得到提高,證明了該算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：盲源分離 螢火蟲(chóng)算法 語(yǔ)音信號(hào)
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 盲源分離的研究意義9
• 1.2 盲源分離的發(fā)展現(xiàn)狀9-11
• 1.3 盲源分離的應(yīng)用11-12
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排12-13
• 2 盲源分離理論13-31
• 2.1 盲源分離的基本問(wèn)題13-15
• 2.1.1 盲源分離的數(shù)學(xué)模型13-14
• 2.1.2 假設(shè)條件及不確定性14-15
• 2.2 獨(dú)立性判據(jù)15-18
• 2.2.1 峭度最大化15-16
• 2.2.2 負(fù)熵最大化16-17
• 2.2.3 互信息最小化17-18
• 2.3 盲源問(wèn)題前期預(yù)處理18-19
• 2.3.1 去均值18-19
• 2.3.2 白化19
• 2.4 經(jīng)典的盲源分離算法19-28
• 2.4.1 自然梯度算法20-22
• 2.4.2 FastICA算法22-25
• 2.4.3 JADE算法25-28
• 2.5 盲源分離算法的性能評(píng)判28-30
• 2.5.1 主觀(guān)定性評(píng)價(jià)方法28
• 2.5.2 客觀(guān)定量評(píng)價(jià)方法28-30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 3 基于標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法的盲源分離31-42
• 3.1 標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法31-34
• 3.1.1 標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法原理31
• 3.1.2 標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法的描述31-34
• 3.1.3 標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法特點(diǎn)34
• 3.2 基于標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法的盲源分離算法34-41
• 3.2.1 算法的原理與分析34-36
• 3.2.2 算法的主要步驟36-37
• 3.2.3 算法仿真與分析37-41
• 3.3 本章小結(jié)41-42
• 4 基于改進(jìn)分簇策略螢火蟲(chóng)算法的盲源分離42-58
• 4.1 螢火蟲(chóng)算法的改進(jìn)方法42
• 4.2 分簇策略螢火蟲(chóng)算法42-48
• 4.2.1 螢火蟲(chóng)種群分簇策略42-44
• 4.2.2 鄰域極值的粒子群算法更新策略44-45
• 4.2.3 柯西分布的全局最優(yōu)個(gè)體位移更新45-47
• 4.2.4 算法的基本流程47-48
• 4.3 改進(jìn)分簇策略螢火蟲(chóng)算法48-52
• 4.3.1 柯西變異增強(qiáng)多樣性策略49-50
• 4.3.2 鄰居策略50-51
• 4.3.3 算法的基本流程51-52
• 4.4 基于改進(jìn)分簇策略螢火蟲(chóng)算法的盲源分離算法52-57
• 4.4.1 算法的基本原理52-53
• 4.4.2 算法的主要步驟53-54
• 4.4.3 算法的仿真與分析54-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論58-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果63

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 于超杰;螢火蟲(chóng)算法的改進(jìn)及其在圖像閾值分割中的應(yīng)用[D];蘭州大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：977150