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Application of Quantum-Inspired Genetic Algorithm for Robust Source Separation in Smart City Acoustics
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了智能城市中声源分离的挑战，特别是在有限训练数据下的复杂声景分析。提出的量子启发式遗传算法（p-QIGA）利用量子信息理论，显著提升了声源分离的有效性，实验结果显示其在噪声环境中表现优异，具备良好的抗干扰能力。
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关键要点
- 智能城市中的声源分离面临挑战，尤其是在有限训练数据下的复杂声景分析。
- 提出的量子启发式遗传算法（p-QIGA）利用量子信息理论，显著提升声源分离的有效性。
- 实验结果表明，p-QIGA在噪声环境中表现优异，具备良好的抗干扰能力。
- 该算法有潜力推动智能城市声学信号处理的发展。
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