含噪盲信号提取和分离技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 图表目录 | 第10-12页 |
| 缩略语 | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| ·前言 | 第14页 |
| ·盲信号处理的发展和现状 | 第14-17页 |
| ·本文的研究背景和意义 | 第17-20页 |
| ·本文的主要工作和贡献 | 第20页 |
| ·本文的结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 盲信号分离和提取算法 | 第22-32页 |
| ·前言 | 第22-23页 |
| ·盲信号分离技术 | 第23-27页 |
| ·盲信号抽取技术 | 第27-30页 |
| ·含噪盲信号处理技术 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于独立源信号的含噪盲分离算法 | 第32-52页 |
| ·前言 | 第32-33页 |
| ·基于高阶累积量的方法 | 第33-37页 |
| ·偏差去除方法 | 第37-41页 |
| ·噪声消除的递归神经网络方法 | 第41-45页 |
| ·本章提出算法 | 第45-51页 |
| ·算法原理 | 第45-48页 |
| ·仿真实验 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于时间序列的含噪盲分离算法 | 第52-62页 |
| ·前言 | 第52页 |
| ·时间相关盲信号分离算法 | 第52-54页 |
| ·本章提出算法 | 第54-61页 |
| ·算法原理 | 第54-57页 |
| ·仿真实验 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 DSS 框架下的盲信号分离算法 | 第62-73页 |
| ·前言 | 第62页 |
| ·噪声预处理法 | 第62-63页 |
| ·小波预处理降噪法 | 第63-65页 |
| ·本章提出算法 | 第65-72页 |
| ·算法原理 | 第65-68页 |
| ·仿真实验 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结 | 第73-75页 |
| ·全文总结 | 第73页 |
| ·下一步工作 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 硕士研究生期间的研究成果 | 第80-81页 |
| 个人简历 | 第81-82页 |
