| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 课题研究目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外发展现状 | 第14-21页 |
| 1.3.1 带有参考信号的ICA方法发展现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 复数信号的ICA方法发展现状 | 第16-18页 |
| 1.3.3 独立分量分析应用发展现状 | 第18-21页 |
| 1.4 本文的研究内容安排 | 第21-22页 |
| 第2章 独立分量分析基本理论 | 第22-41页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 独立分量分析基础 | 第22-26页 |
| 2.2.1 独立分量分析定义和数学模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 独立分量分析的不确定性 | 第23-25页 |
| 2.2.3 独立分量分析原理 | 第25-26页 |
| 2.3 数据预处理 | 第26-27页 |
| 2.4 经典独立分量分析算法 | 第27-39页 |
| 2.4.1 快速独立分量分析算法 | 第27-31页 |
| 2.4.2 联合近似对角化方法算法 | 第31-33页 |
| 2.4.3 信息最大化算法 | 第33-35页 |
| 2.4.4 互信息最小化算法 | 第35-37页 |
| 2.4.5 复数快速固定点独立分量分析 | 第37-39页 |
| 2.5 误差性能评价指标 | 第39-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 带有参考信号的ICA算法分析及改进 | 第41-67页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 带有参考信号的ICA原理 | 第41-44页 |
| 3.3 改进的带有参考信号的ICA算法 | 第44-48页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第48-66页 |
| 3.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 基于复数信号二阶统计量的ICA算法分析及改进 | 第67-92页 |
| 4.1 引言 | 第67页 |
| 4.2 复数ICA原理 | 第67-69页 |
| 4.2.1 复数信号基本概念 | 第67-68页 |
| 4.2.2 复数ICA数学模型 | 第68-69页 |
| 4.3 基于信号二阶统计量的复数ICA算法 | 第69-71页 |
| 4.4 改进的复数ICA算法 | 第71-78页 |
| 4.4.1 问题分析 | 第71-72页 |
| 4.4.2 基于最速下降方法的复数ICA方法 | 第72-74页 |
| 4.4.3 基于自适应正交化的复数ICA方法 | 第74-77页 |
| 4.4.4 算法计算量分析 | 第77-78页 |
| 4.5 仿真结果与分析 | 第78-91页 |
| 4.6 本章小结 | 第91-92页 |
| 第5章 ICA算法在信号提取中的应用研究 | 第92-119页 |
| 5.1 引言 | 第92页 |
| 5.2 基于ICA-R算法的FECG提取方法分析及改进 | 第92-108页 |
| 5.2.1 基于ICA-R算法的FECG提取方法 | 第92-94页 |
| 5.2.2 基于ICA-R算法的FECG提取方法分析 | 第94-96页 |
| 5.2.3 基于ICA-R算法的FECG提取方法改进 | 第96-100页 |
| 5.2.4 心电信号提取仿真与分析 | 第100-108页 |
| 5.3 基于复数ICA算法的电压闪变参数检测 | 第108-118页 |
| 5.3.1 电压闪变的复数ICA模型建立 | 第108-110页 |
| 5.3.2 消除新建模型中的不确定性 | 第110-112页 |
| 5.3.3 新建模型中的参数估计 | 第112-113页 |
| 5.3.4 电压闪变参数估计仿真与分析 | 第113-118页 |
| 5.4 本章小结 | 第118-119页 |
| 结论 | 第119-121页 |
| 参考文献 | 第121-134页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第134-135页 |
| 致谢 | 第135页 |
