调制信号的盲分离技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 调制识别技术的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 信号盲分离的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国内外文献的综述 | 第12-13页 |
| 1.3 论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基于循环谱的调制识别 | 第15-34页 |
| 2.1 循环谱的基本理论 | 第15-19页 |
| 2.1.1 循环谱概述 | 第15-18页 |
| 2.1.2 常用信号的循环谱 | 第18-19页 |
| 2.2 循环谱的实现算法 | 第19-29页 |
| 2.2.1 基本的时域平滑算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 FFT累加算法 | 第21-23页 |
| 2.2.3 带状谱相关算法 | 第23页 |
| 2.2.4 频域平滑算法 | 第23-25页 |
| 2.2.5 改进的循环谱算法 | 第25-29页 |
| 2.3 基于循环谱的调制识别算法 | 第29-33页 |
| 2.3.1 信号模型 | 第29-30页 |
| 2.3.2 分类算法原理 | 第30-31页 |
| 2.3.3 性能仿真 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于高阶循环累积量的调制识别 | 第34-42页 |
| 3.1 循环累积量概述 | 第34-36页 |
| 3.1.1 循环累积量的定义 | 第34-35页 |
| 3.1.2 循环累积量的性质 | 第35-36页 |
| 3.2 基于循环累积量的调制识别算法 | 第36-41页 |
| 3.2.1 信号模型 | 第36-37页 |
| 3.2.2 分类算法原理 | 第37-39页 |
| 3.2.3 性能仿真 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于ICA的盲分离算法 | 第42-58页 |
| 4.1 盲源分离的基本理论 | 第42-44页 |
| 4.2 虚拟多通道模型 | 第44-46页 |
| 4.3 基于FastICA的盲分离 | 第46-57页 |
| 4.3.1 FastICA算法 | 第46-49页 |
| 4.3.2 改进的FastICA算法 | 第49-51页 |
| 4.3.3 循环平稳约束的改进FastICA算法 | 第51-55页 |
| 4.3.4 算法性能仿真 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于对角化原理的盲分离算法 | 第58-71页 |
| 5.1 基于JADE的盲分离 | 第58-64页 |
| 5.1.1 JADE算法 | 第58-61页 |
| 5.1.2 循环平稳优化的JADE算法 | 第61-62页 |
| 5.1.3 算法性能仿真 | 第62-64页 |
| 5.2 基于联合算法的盲分离 | 第64-70页 |
| 5.2.1 SOBI算法 | 第64页 |
| 5.2.2 联合算法 | 第64-65页 |
| 5.2.3 循环平稳优化的联合算法 | 第65-67页 |
| 5.2.4 算法性能仿真 | 第67-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
