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题名FOA-LM算法及其在语音信号稀疏分解中的应用
被引量：2
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作者
肖正安
罗海峰
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机构
湖北第二师范学院物电学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第12期219-222,245,共5页
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文摘
信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化(PSO)及果蝇优化(FOA)等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音信号稀疏分解的速度,但是该类算法后期的收敛速度较低,稀疏分解速度仍然偏低。拉凡格氏(LM)算法具有收敛速度快,精度高的特点,但是LM算法依赖初值,这使它的应用受到了限制。结合智能算法FOA及LM算法的优点,采用FOA算法求出Gabor原子参数初值,利用这些初值进行LM迭代搜索最优原子。仿真结果表明,基于FOA优化算法和LM算法相结合的方法,具有收敛速度快,精度高的特点,有较高的实用价值。
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关键词
拉凡格氏算法
果蝇优化算法
粒子群优化算法
稀疏分解
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Keywords
Levenberg Marquardt（LM） algorithm
Fruit Fly Optimization Algorithm （FOA）
Particle Swarm Optimization algorithm （PSO）
sparse decomposition
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分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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