| 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 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·光谱信号处理研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的内容组织 | 第10-12页 |
| 第二章 独立成份分析概述 | 第12-20页 |
| ·盲源信号分离 | 第12-13页 |
| ·ICA基本理论 | 第13-15页 |
| ·ICA基本模型 | 第13-14页 |
| ·ICA算法 | 第14-15页 |
| ·ICA的不确定性 | 第15-17页 |
| ·独立性的判定依据 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-20页 |
| 第三章 中红外光谱数据的数据预处理 | 第20-26页 |
| ·中红外光谱数据的数据预处理 | 第20-21页 |
| ·基于主成份分析的数据预处理算法 | 第21-25页 |
| ·白化 | 第25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于PCA的FastICA算法用于中红外光谱数据分析 | 第26-32页 |
| ·基于PCA的FastICA算法用于中红外光谱数据分析步骤 | 第26-28页 |
| ·混合FastICA算法在中红外光谱数据分析中的应用 | 第28-31页 |
| ·算法仿真实验 | 第28-30页 |
| ·仿真结果分析 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第五章 基于PCA的JADE算法用于中红外光谱数据分析 | 第32-38页 |
| ·基于PCA的JADE算法用于中红外光谱数据分析的步骤 | 第32-33页 |
| ·混合JADE算法应用于中红外光谱数据分离研究 | 第33-35页 |
| ·算法仿真实验 | 第33-35页 |
| ·仿真结果分析 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-38页 |
| 第六章 一种新的FastICA与JADE混合算法用于中红外光谱数据分析 | 第38-44页 |
| ·一种新的FastICA和JADE混合算法 | 第38-39页 |
| ·算法在中红外光谱数据分析中的应用研究 | 第39-43页 |
| ·算法仿真实验 | 第39-40页 |
| ·仿真结果分析 | 第40-43页 |
| 1. 相关性分析 | 第40-41页 |
| 2. 与标准图谱比较 | 第41-42页 |
| 3. 与其它算法结果的比较 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 总结与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-52页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果及参加的科研项目 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
