摘要：稀疏分解將信號表達為冗余字典中少量原子的線性組合,其分解的精度對其廣泛應(yīng)用具有重要影響。提出了基于量子進化算法的稀疏分解方法,利用增強型量子比特概率幅對Gabor原子進行染色體編碼,采用簡化形式的梯度進化操作和逐代縮減的變異操作進行種群個體的更新,以稀疏分解的殘余信號與Gabor原子的內(nèi)積作為適應(yīng)度函數(shù),篩選出每次稀疏分解的最佳原子。通過兩個仿真信號的稀疏分解實驗和軸承振動信號的故障特征提取實驗,驗證了所提方法較其他方法具有更高的分解精度。