[發明專利]一種基于魯棒聚類粒子群優化的欠定盲源分離方法

有效

• 申請號: 202110370704.8
• 申請日: 2021-04-07
• 公開（公告）號: CN113095394B
• 公開（公告）日: 2023-09-22
• 發明（設計）人: 廖斌;黃宇揚
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06F18/2134
• 分類號: G06F18/2134;G06F18/2131;G06F18/10;G06F18/23;G06F18/2433;G06N3/006
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 朱陽波

1.一種基于魯棒聚類粒子群優化的欠定盲源分離方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待欠定盲源分離的原始信號，并基于盲源分離信號模型對所述原始信號進行稀疏預處理，得到預處理信號；

對所述預處理信號進行基于魯棒聚類粒子群優化的混合矩陣估計，得到混合矩陣；其中，所述基于魯棒聚類粒子群優化的混合矩陣估計包括離群點消除策略和簇心擾動策略；

根據所述混合矩陣對所述預處理信號進行L1范數懲罰的恢復計算，得到恢復的期望信號；

基于離群點消除策略，對所述預處理信號進行簇心估計，得到混合矩陣包括：

根據所述預處理信號，得到聚類粒子；

根據預設的規則，剔除所述聚類粒子的離群點，得到初始全局最優粒子；其中，所述初始全局最優粒子包括初始全局最優類簇組和初始全局最優簇心組；

對所述初始全局最優粒子進行迭代計算，得到目標全局最優粒子；

將所述目標全局最優粒子的簇心作為混合矩陣；

基于簇心擾動策略，對所述預處理信號進行擾動估計，得到混合矩陣包括：

獲取干擾率；其中，所述干擾率用于表征對類簇的擾動大小；

生成一個隨機數；

根據所述隨機數、所述干擾率和所述預處理信號，得到混合矩陣；

所述根據所述隨機數、所述干擾率和所述預處理信號，得到混合矩陣包括：

根據所述隨機數和所述干擾率，確定類簇被選中的概率；

根據所述概率和所述預處理信號，得到混合矩陣。

2.根據權利要求1所述的基于魯棒聚類粒子群優化的欠定盲源分離方法，其特征在于，所述基于盲源分離信號模型對所述原始信號進行稀疏預處理，得到預處理信號包括：

基于盲源分離信號模型，對所述原始信號進行抽取，得到抽取信號；

根據預設的計算法則，對所述抽取信號進行映射，得到映射信號；

對所述映射信號進行歸一化計算，得到預處理信號。

3.根據權利要求1所述的基于魯棒聚類粒子群優化的欠定盲源分離方法，其特征在于，所述對所述預處理信號進行基于魯棒聚類粒子群優化的混合矩陣估計，得到混合矩陣包括：

基于離群點消除策略，對所述預處理信號進行簇心估計，得到混合矩陣。

4.根據權利要求3所述的基于魯棒聚類粒子群優化的欠定盲源分離方法，其特征在于，所述對所述預處理信號進行基于魯棒聚類粒子群優化的混合矩陣估計，得到混合矩陣還包括：

基于簇心擾動策略，對所述預處理信號進行擾動估計，得到混合矩陣。

5.根據權利要求1所述的基于魯棒聚類粒子群優化的欠定盲源分離方法，其特征在于，所述根據所述混合矩陣對所述預處理信號進行L1范數懲罰的恢復計算，得到恢復的期望信號包括：

根據所述混合矩陣對所述預處理信號進行L1范數懲罰運算，得到范數懲罰信號；

對所述范數懲罰信號進行短時傅里葉逆變換，得到恢復的期望信號。

6.一種智能終端，其特征在于，包括有存儲器，以及一個或者一個以上的程序，其中一個或者一個以上程序存儲于存儲器中，且經配置以由一個或者一個以上處理器執行所述一個或者一個以上程序包含用于執行如權利要求1-5中任意一項所述的方法。

7.一種非臨時性計算機可讀存儲介質，其特征在于，當所述存儲介質中的指令由電子設備的處理器執行時，使得電子設備能夠執行如權利要求1-5中任意一項所述的方法。