复值快速独立分量分析算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究的背景 | 第11-12页 |
| ·独立分量分析的概念 | 第12-13页 |
| ·独立分量分析研究概况 | 第13-15页 |
| ·复值ICA算法的研究现状及意义 | 第15-17页 |
| ·论文的结构安排和主要创新点 | 第17-19页 |
| 第2章 ICA算法的基本理论 | 第19-41页 |
| ·高斯与非高斯分布 | 第19-20页 |
| ·不相关性和统计独立性 | 第20-21页 |
| ·信息理论的基础知识 | 第21-24页 |
| ·独立分量分析的不确定性与数据的预处理 | 第24-27页 |
| ·ICA算法的数学模型 | 第24-25页 |
| ·独立分量分析的不确定性 | 第25-26页 |
| ·数据的预处理 | 第26-27页 |
| ·ICA模型的估计方法 | 第27-29页 |
| ·非高斯性最大化 | 第27-29页 |
| ·极大似然估计 | 第29页 |
| ·互信息最小化 | 第29页 |
| ·ICA的优化算法 | 第29-40页 |
| ·InfomaxICA算法 | 第29-31页 |
| ·联合近似对角化算法(JADE) | 第31页 |
| ·随机梯度法 | 第31-32页 |
| ·自然梯度算法 | 第32-36页 |
| ·最小二乘算法 | 第36-37页 |
| ·固定点算法 | 第37-40页 |
| ·两种衡量ICA分离性能的指标 | 第40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第3章 改进的高阶CFICA算法 | 第41-53页 |
| ·复数ICA模型 | 第41页 |
| ·CFICA算法 | 第41-45页 |
| ·差异函数 | 第42页 |
| ·数据预处理 | 第42-43页 |
| ·算法原理 | 第43-45页 |
| ·三阶CFICA算法 | 第45-46页 |
| ·三阶牛顿迭代算法 | 第45-46页 |
| ·三阶CFICA算法 | 第46页 |
| ·五阶CFICA算法 | 第46-47页 |
| ·五阶牛顿迭代算法 | 第46-47页 |
| ·五阶CFICA算法 | 第47页 |
| ·仿真实验及性能分析 | 第47-51页 |
| ·仿真实验 | 第47-50页 |
| ·性能分析 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于松弛因子的高阶收敛CFICA改进算法 | 第53-61页 |
| ·初值敏感性问题 | 第53-54页 |
| ·CFICA算法的初值敏感性问题 | 第53页 |
| ·松弛因子对CFICA算法的影响 | 第53-54页 |
| ·基于松弛因子的三阶收敛CFICA算法 | 第54-55页 |
| ·算法的推导过程 | 第54页 |
| ·算法的实现步骤 | 第54-55页 |
| ·基于松弛因子的五阶收敛CFICA算法 | 第55-56页 |
| ·算法的推导过程 | 第55页 |
| ·算法的实现步骤 | 第55-56页 |
| ·仿真实验及性能分析 | 第56-60页 |
| ·仿真实验 | 第56-59页 |
| ·性能分析 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·工作的总结 | 第61页 |
| ·对今后研究的展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
