国内刊号:34-1163/TN
国际刊号:1007-5461
发布日期:
作者:余发军1*,瞿博阳1,刘义才2
单位:1中原工学院电子信息学院,河南 郑州 450007; 2武汉商学院机电工程与汽车服务学院,湖北 武汉 430056
关键词:量子光学,量子进化算法,逐代缩减变异操作,信号稀疏分解,
基金:Supported by National Natural Science Foundation of China (国家自然科学基金, 61673404,61473266),Key scientific research projects in Colleges and universities in Henan of China (河南省高校重点科研项目, 18B510020)
稀疏分解将信号表达为冗余字典中少量原子的线性组合,其分解的精度对其广泛应用具有重要影响。提出的基于量子进化算法的稀疏分解方法,利用增强型量子比特概率幅对Gabor原子进行染色体编码,采用简化形式的梯度进化操作和逐代缩减的变异操作进行种群个体的更新,以稀疏分解的残余信号与Gabor原子的内积作为适应度函数,筛选出每次稀疏分解的最佳原子。通过两个仿真信号的稀疏分解实验和轴承振动信号的故障特征提取实验,验证了所提方法较其他方法具有更高的分解精度。
来源:2019年第4期
《量子电子学报》期刊编辑部