彭安洪
- 作品数：5 被引量：2H指数：1
- 供职机构：新疆大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种采用云自适应粒子群算法的盲源分离被引量：2
- 2013年
- 针对大多盲源分离算法全局收敛性能不理想,收敛速度慢的缺陷,借鉴自适应粒子群算法的思想,利用云模型中云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出一种云理论的自适应粒子群(CAPSO)盲源分离算法,以分离信号的峭度为目标函数,用自适应调整策略把粒子群分为三个子群,根据云方法修改普通子群的惯性权重,使惯性权重随着适应度值自适应调整。仿真结果表明,改进算法能完成含噪信号分离,并且有效地避免了早熟收敛,较基本PSO提高了全局搜索能力和收敛速度,分离效果好。
- 彭安洪赖惠成
- 关键词：盲源分离惯性权重云理论
- 一种采用径向基神经网络的盲源分离算法
- 2012年
- 针对传统盲源分离算法的计算复杂问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络盲源分离算法,用K均值聚类算法对中心值和宽度值进行确定,用最大熵为代价函数来确定权值,所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离。仿真中,用于对线性混合信号进行盲源分离,并与最大熵(ME)算法进行比较。结果表明,盲源分离算法能减少分离时间和提高分离效率,并且能大大降低计算量,比ME算法更好。
- 彭安洪赖惠成
- 关键词：径向基神经网络盲分离代价函数
- 一种采用云自适应粒子群算法的盲源分离
- 针对大多盲源分离算法全局收敛性能不理想，收敛速度慢的缺陷，借鉴自适应粒子群算法的思想，利用云模型中云滴的随机性和稳定倾向性特点，提出一种云理论的自适应粒子群(CAPSO)盲源分离算法，以分离信号的峭度为目标函数，用自适应...
- 彭安洪赖惠成
- 关键词：盲源分离惯性权重云理论
- 基于量子免疫进化的空时多维参数估计
- 2013年
- 利用阵列信号处理时域与空域等效的关系,以平面阵为基础,采用阵列协方差矩阵的奇异值分解和广义特征值分解估计接收信号的频率,通过分析阵列模型,提出一种抗原和抗体的亲和力函数;利用量子免疫进化的特性,估计出信号的俯仰角和方位角,从而完成阵列信号的多维参数估计,改善了多维参数估计的抗噪性能、数值稳定性和运行时间。通过计算机仿真,证明了该算法的有效性。
- 邱新建李庆华薛凤凤彭安洪
- 关键词：量子计算免疫进化算法谱估计空时信号处理
- 基于RBF和云自适应粒子群盲源分离的算法研究
- 盲源分离是20世纪八十年代末发展起来的一种信号处理方法，它伴随着神经网络和信息论的产生而产生。它的实质是研究非高斯源信号，在统计独立的假设条件下，由观测信号恢复出源信号的过程。由于所需信号先验知识较少，因此适用性强。目前...
- 彭安洪
- 关键词：盲源分离径向基神经网络粒子群算法
- 文献传递
