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基于随机信号的单通道盲源分离研究

中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·选题背景及研究意义第9-10页
   ·单通道盲源分离研究及现状第10-11页
     ·国外研究现状第10-11页
     ·国内研究现状第11页
   ·本文研究内容和论文结构第11-13页
第二章 盲源分离的基本理论第13-21页
   ·引言第13页
   ·盲源分离的理论介绍第13-16页
     ·盲源分离的基本原理第13页
     ·盲源分离分类及数学模型第13-16页
   ·单通道盲源分离理论第16-20页
     ·单通道盲源分离的基本模型第16-17页
     ·分离方法第17-20页
     ·算法性能评价标准第20页
   ·总结第20-21页
第三章 一种基于二次降维的单通道盲源分离法第21-33页
   ·引言第21页
   ·EEMD-改进PCA-ICA算法第21-28页
     ·具体算法流程图第22页
     ·总体经验模态分解EEMD算法基本原理第22-25页
     ·改进的主成分分析PCA第25-27页
     ·快速独立成分分析算法第27-28页
   ·仿真及分析第28-32页
     ·实验仿真第28-31页
     ·实验分析对比第31-32页
   ·总结第32-33页
第四章 不同随机信号的单通道盲源分离实验及分析第33-49页
   ·引言第33-34页
   ·周期平稳随机信号仿真及分析第34-41页
     ·正弦波与sEMG的混合信号的单通道盲源分离第34-37页
     ·方波与sEMG的混合信号的单通道盲源分离第37-41页
   ·非平稳随机信号实验仿真及分析第41-48页
     ·sEMG与随机锯齿波信号的混合信号的单通道盲源分离第41-44页
     ·sEMG与ECG的混合信号的单通道盲源分离第44-48页
   ·总结分析第48-49页
第五章 卷积混合信号的盲源分离的探索第49-56页
   ·引言第49页
   ·卷积混合的IVA模型第49-52页
     ·IVA算法原理第51-52页
   ·仿真及分析第52-54页
     ·表面肌电信号分解实验第52-53页
     ·结果分析第53-54页
   ·总结第54-56页
第六章 总结和展望第56-58页
   ·总结第56页
   ·展望第56-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-63页
攻读硕士期间所发表的论文第63-64页

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