基于遗传算法的盲源分离算法
李良敏
（西安交通大学机械工程学院，710049,西安）
摘要:针对现有盲源分离算法的性能依赖于对比函数选择的现象，提出了一种基于遗传算法的盲源分离算法，该算法直接从信号的样本序列中估计出信号的概率分布，解决了信号间互信息的求解问题.通过遗传算法最小化信号的互信息，实现了对线性混叠信号的分离.对模拟信号的分离结果表明，该算法可以成功地分离混叠信号，同时与快速独立分量分析算法相比，该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖，因而对亚高斯和超高斯信号的混合信号表现出更加优异的分离能力.
关键词:盲源分离；遗传算法；互信息；超高斯；亚高斯；快速独立分量分析算法
中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:0253-987X(2005)07-0740-04