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摘要
针对密度聚类算法在欠定盲源分离应用中，存在对参数设置敏感、分离精度差等问题，提出了一种基于改进樽海鞘群密度聚类算法。首先，利用小波阈值降噪将含噪观测信号进行降噪，去除干扰点，提高基于密度的空间聚类算法(DBSCAN)的性能；其次，利用融合萤火虫扰动策略的樽海鞘群算法寻找密度空间聚类算法的邻域半径，克服了算法对参数设置敏感问题，提高算法的鲁棒性，得到最优混合估计矩阵；最后通过最小L1范数法对源信号进行重构。仿真结果表明，加入小波阈值降噪预处理，能有效地减少干扰点。与传统的密度聚类算法相比，所提算法估计混合矩阵较优，分离精度较好。
- 出版日期2023
- 单位安徽工程大学
