[发明专利]一种基于多种群遗传算法和相似性计算的信号延拓方法

权利要求书

1.一种基于多种群遗传算法和相似性计算的信号延拓方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：设定原始信号的信号长度为S，在原始信号中截取一段信号作为待延拓信号s_M，待延拓信号s_M的位置为[1，M]，M为整数，M∈[1,S]且M(S-M)；

步骤S2：设定多种群遗传算法的参数：种群个数P，个体数目N，二进制位数R，变异概率pm，交叉概率pc，最优最少保持代数G，代沟A，适应度阈值L；

步骤S3：利用多种群遗传算法在原始信号的[M,S-M]范围内随机生成a个整数点，记为集合a_M，并创建P个初始种群，a个整数点随机分布在P个初始种群中；对于任意一个整数点x，x∈a_M，计算以点x为截断点在原始信号中截取的长度为M的信号s_x(n_i)与待延拓信号s_M的相关系数，信号s_x(n_i)在原始信号中的位置为[x+1,x+M]；

定义k为循环变量，令k等于1；

步骤S4：对P个初始种群进行选择、交叉、变异操作，得到新的P个种群和新的整数点集合b_M，新的P个种群记为PF_l，l＝1,2,…,P，整数点集合b_M中包含a个整数点，b_M中的a个整数点随机分布在P个种群PF_l中；

步骤S5：将种群PF_l的范围限定在[M,S-M]范围内，对于任意一个整数点y，y∈b_M，计算以点y为截断点在原始信号中截取的长度为M的信号s_y(m_i)与待延拓信号s_M的相关系数，信号s_y(m_i)在原始信号中的位置为[y+1,y+M]；在同一个种群内，定义已计算得到的相关系数中最大值对应的点为最优个体，相关系数中最小值对应的点为最差个体；

步骤S6：利用移民算子用种群PF_l中的最优个体代替种群PF_l+1中的最差个体，以此类推，将种群PF_P中的最优个体代替种群PF₁中的最差个体；

步骤S7：利用人工选择算子在每个种群PF_l中选出最优个体，组成精华种群，再从精华种群中选择最优个体记为Y_k，由Y_k在原始信号中截取长度为M的信号与待延拓信号s_M的相关系数记为D_k；

步骤S8：令k加1，当kG时，若D_k、D_k-1、…、D_k-G+1均小于D_k-G+L，则将D_k、D_k-1、…、D_k-G+1中的最大值所对应的最优个体记为Y_Q；否则，重复步骤S4到步骤S7；

步骤S9：在原始信号中点Y_Q之前截取长度为P的信号s(Q_i)，信号s(Q_i)在原始信号中的位置为[Y_Q-P+1,Y_Q]，将信号s(Q_i)与待延拓信号s_M对接，放置于原始信号的前端，信号s(Q_i)加原始信号构成延拓后的信号。