典型文献
基于ISPSO-VMD-MCKD的亚像元峰值提取方法
文献摘要：
为解决标准粒子群算法(PSO)收敛速度慢和简化粒子群算法(SPSO)易陷入局部最优的问题,提出了迭代次数和粒子种群数相结合的动态更新种群学习率的策略方法,根据所提方法对粒子群算法和简化粒子群算法进行了改进调整.经仿真实验表明,改进粒子群算法(IPSO)算法相比于PSO算法收敛速度更快,改进简化粒子群算法(ISPSO)算法跳出局部最优的能力相比于SPSO算法更强.同时,将ISPSO算法与变分模态分解(VMD)算法和最大相关峭度反卷积(MCKD)算法相结合,提出了一种新的处理激光位移传感器信号方法(ISPSO-VMD-MCKD),并验证了算法的可行性及优越性.
文献关键词：
标准粒子群算法;简化粒子群算法;变分模态分解;最大相关峭度反卷积
中图分类号：
作者姓名：
刘福康;杨光永;吴大飞;徐天奇
作者机构：
云南民族大学电气信息工程学院 昆明 650000
文献出处：
引用格式：
[1]刘福康;杨光永;吴大飞;徐天奇-.基于ISPSO-VMD-MCKD的亚像元峰值提取方法)[J].计算机与数字工程,2022(10):2135-2140
A类：
ISPSO,简化粒子群算法
B类：
VMD,MCKD,标准粒子群算法,收敛速度,速度慢,局部最优,迭代次数,粒子种群,动态更新,新种,群学,学习率,策略方法,改进粒子群算法,IPSO,跳出局部,变分模态分解,最大相关峭度反卷积,激光位移传感器,传感器信号
AB值：
0.205908
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