| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状和发展趋势 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第12-14页 |
| ·论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 混沌信号的基础理论 | 第15-26页 |
| ·混沌现象的概念 | 第15-20页 |
| ·混沌系统的定义 | 第15-18页 |
| ·混沌系统的统计特征 | 第18-20页 |
| ·常用的混沌动力学系统及其状态方程 | 第20-23页 |
| ·Lorenz 系统 | 第20-22页 |
| ·Henon 系统 | 第22页 |
| ·两种混沌系统的相图 | 第22-23页 |
| ·混沌信号的基本特征 | 第23-24页 |
| ·混沌在信号处理中的应用 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 时频分析理论 | 第26-48页 |
| ·常用的时频分析算法 | 第26-29页 |
| ·小波变换算法 | 第27-28页 |
| ·小波阈值去噪 | 第28页 |
| ·经验模态分解算法 | 第28-29页 |
| ·时频特性分析及仿真 | 第29-42页 |
| ·小波变换的时频特性分析 | 第29-31页 |
| ·信号分离的性能指标 | 第31-32页 |
| ·信号分离的影响因素 | 第32-35页 |
| ·含噪背景中谐波信号的提取方法 | 第35-36页 |
| ·时频分析方法的比较 | 第36-41页 |
| ·小波变换和经验模态分解算法适用的条件 | 第41-42页 |
| ·时频域联合方法 | 第42-47页 |
| ·经验模态分解与小波变换联合的两步化提取方案 | 第42-44页 |
| ·仿真实验及其特性分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于独立分量分析理论的盲源分离技术 | 第48-84页 |
| ·独立分量分析基础理论 | 第48-55页 |
| ·盲源分离算法 | 第48-49页 |
| ·独立分量分析算法 | 第49-51页 |
| ·特征矩阵联合近似对角化 JADE 算法 | 第51-53页 |
| ·快速固定点 FastICA 算法 | 第53-55页 |
| ·独立分量分析优化算法性能分析 | 第55-70页 |
| ·FastICA 算法仿真实验 | 第55-64页 |
| ·JADE 算法仿真实验 | 第64-70页 |
| ·基于稳态点捕捉的盲源分离算法 | 第70-83页 |
| ·Lorenz 混沌的能量聚集带 | 第70-71页 |
| ·信号混合及分离模型 | 第71-72页 |
| ·稳态点捕捉的盲提取算法原理 | 第72-74页 |
| ·稳态点捕捉的 FastICA 算法 | 第74-76页 |
| ·稳态点捕捉的 JADE 算法 | 第76-77页 |
| ·稳态点捕捉的 JADE 和 FastICA 算法性能比较 | 第77-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 时频分析与独立分量分析融合算法 | 第84-102页 |
| ·小波变换与 FastICA 融合算法 | 第84-89页 |
| ·基于负熵的融合算法 | 第85-86页 |
| ·基于峭度的融合算法 | 第86-87页 |
| ·实验仿真及其分析 | 第87-89页 |
| ·经验模态分解与 FastICA 融合算法及其仿真分析 | 第89-92页 |
| ·单一算法与融合算法的比较 | 第92-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 结论 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第111-112页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第112-113页 |