基于遗传-狮群算法优化的独立分量分析算法

针对传统独立分量分析算法存在过度依赖梯度信息、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于遗传-狮群算法(GA LSO)优化的独立分量分析算法.以信号的峭度绝对值之和作为目标函数,结合遗传算法较强的全局搜索能力和狮群算法良好的进化机制,对目标函数进行求解,提高了独立分量分析算法的精度,实现了对混叠信号的盲分离.仿真实验结果表明,该算法在收敛精度和速度上均较其他智能算法有较大提升,在解决盲源信号分离问题时,具有更高的收敛精度和更好的全局搜索能力,能有效地分离出各个源信号.