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申请/专利权人：中国人民解放军海军工程大学
摘要：本发明提供了一种基于粒子群优化的单通道盲源分离方法，包括以下步骤：步骤S1：以包络熵和互信息熵之比最小值为适应度函数，通过粒子群优化算法PSO确定变分模态分解模型VMD的模态分量数量k和惩罚因子α；步骤S2：通过优化后的变分模态分解模型对观测信号进行分解，得到分解后的模态分量；步骤S3：采用样本熵阈值对模态分量进行筛选，得到有效分量，将有效分量和观测信号进行组合得到虚拟多通道信号；步骤S4：采用快速独立成分分析法FastICA对虚拟多通道信号进行分离。不仅提高了计算效率，还增强了信号分析的鲁棒性和适应性，能够高效应对复杂信号的非线性和非平稳性问题。
主权项：1.一种基于粒子群优化的单通道盲源分离方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：以包络熵和互信息熵之比最小值为适应度函数，通过粒子群优化算法PSO确定变分模态分解模型VMD的模态分量数量k和惩罚因子α；步骤S2：通过优化后的所述变分模态分解模型对观测信号进行分解，得到分解后的模态分量；步骤S3：采用样本熵阈值对所述模态分量进行筛选，得到有效分量，将所述有效分量和观测信号进行组合得到虚拟多通道信号；步骤S4：采用快速独立成分分析法FastICA对所述虚拟多通道信号进行分离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 基于粒子群优化的单通道盲源分离方法
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