【摘 要】
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利用差分演化算法具有鲁棒性强和全局收敛性好的优点,提出了一种基于差分演化的匹配追踪算法（DE-MP）。算法使用差分演化（DE）算法替换传统匹配追踪（MP）算法中的遍历搜索策略,优化了
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利用差分演化算法具有鲁棒性强和全局收敛性好的优点,提出了一种基于差分演化的匹配追踪算法（DE-MP）。算法使用差分演化（DE）算法替换传统匹配追踪（MP）算法中的遍历搜索策略,优化了寻找稀疏分解最优原子的过程,从而大大降低了算法复杂度。此外,DE算法特殊的搜索策略很好地提高MP的全局收敛性,进一步提高了稀疏分解的准确性。通过对雷达仿真信号和语音信号仿真实验结果表明：与传统MP算法相比,差分演化匹配追踪算法（DE-MP）在计算速度上提高了两个数量级,在收敛精度上也有明显提高,且收敛精度优于其他改进MP算法。
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