| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究现状与意义 | 第8-10页 |
| ·参考独立分量分析 | 第8-9页 |
| ·线性混叠语音增强 | 第9-10页 |
| ·论文章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 独立分量分析基本理论 | 第12-30页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·ICA问题的提法 | 第13-16页 |
| ·ICA算法的假设 | 第14-15页 |
| ·ICA算法不确定性 | 第15页 |
| ·ICA算法的原则 | 第15-16页 |
| ·信息论知识 | 第16-18页 |
| ·熵的定义 | 第16-17页 |
| ·Kullback-Leibler散度 | 第17-18页 |
| ·互信息(mutual information) | 第18页 |
| ·ICA算法的独立性判据 | 第18-21页 |
| ·互信息最小判据(MMI) | 第18-19页 |
| ·信息极大化判据(ME) | 第19-20页 |
| ·极大似然判据(MLE) | 第20-21页 |
| ·基于负熵的ICA固定点算法 | 第21-30页 |
| ·数据的预处理 | 第21-22页 |
| ·算法原理 | 第22-25页 |
| ·算法实验 | 第25-30页 |
| 第三章 参考独立分量分析算法 | 第30-36页 |
| ·ICA-R问题的提出 | 第30页 |
| ·ICA-R算法原理 | 第30-33页 |
| ·ICA-R算法实验 | 第33-36页 |
| 第四章 基于ICA-R的线性混叠语音增强 | 第36-52页 |
| ·引言 | 第36-38页 |
| ·语音信号产生模型与特征 | 第37-38页 |
| ·噪声特性 | 第38页 |
| ·基于EMD构建参考信号 | 第38-42页 |
| ·基于Bessel函数展开构建参考信号 | 第42-45页 |
| ·Bessel函数(BF) | 第42-43页 |
| ·语音信号BF展开 | 第43-45页 |
| ·基于EMD-ICA-R与BF-ICA-R线性混叠语音增强实验研究 | 第45-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录A (攻读硕士期间发表的论文) | 第60页 |