| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·概述 | 第9-10页 |
| ·独立分量分析的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·独立分量分析在国内的研究状况 | 第11-12页 |
| ·本文工作及组织架构 | 第12-14页 |
| 第二章 独立分量分析算法 | 第14-32页 |
| ·概述 | 第14页 |
| ·ICA的基本概念 | 第14-16页 |
| ·ICA求解过程中的基本知识 | 第16-25页 |
| ·源信号的高斯性 | 第16-17页 |
| ·K-L距离 | 第17页 |
| ·互信息 | 第17-18页 |
| ·最大熵原理 | 第18页 |
| ·最大似然法 | 第18-19页 |
| ·主分量分析 | 第19-20页 |
| ·β距离 | 第20-21页 |
| ·高阶累积量 | 第21页 |
| ·微分熵 | 第21-23页 |
| ·最大化非高斯性 | 第23-24页 |
| ·先验知识 | 第24-25页 |
| ·信号的预处理 | 第25-27页 |
| ·信号中心化 | 第26页 |
| ·信号的白化 | 第26-27页 |
| ·ICA的基本算法 | 第27-30页 |
| ·基于负熵的FastICA算法 | 第27-28页 |
| ·基于峭度的FastICA算法 | 第28-30页 |
| ·独立分量的提取 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 改进的独立分量分析算法 | 第32-40页 |
| ·改进的基于负熵的FastICA算法 | 第32-36页 |
| ·改进的基于峭度的FastICA算法 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于改进的独立分量分析算法的谐波检测 | 第40-58页 |
| ·应用背景 | 第40页 |
| ·谐波的来源和危害 | 第40-42页 |
| ·谐波的来源 | 第41页 |
| ·谐波的危害 | 第41-42页 |
| ·谐波的检测方法 | 第42-46页 |
| ·滤波器检测法 | 第43页 |
| ·基于Fryze时域分析的谐波电流检测法 | 第43页 |
| ·基于神经网络的谐波检测方法 | 第43-44页 |
| ·基于开关函数的谐波检测方法 | 第44页 |
| ·基于瞬时无功功率理论的谐波检测方法 | 第44页 |
| ·基于傅里叶变换的谐波检测方法 | 第44页 |
| ·基于Pisarenko和MUSIC法的谐波检测方法 | 第44页 |
| ·基于小波变换理论的谐波检测方法 | 第44-45页 |
| ·基于独立分量分析的谐波检测方法 | 第45-46页 |
| ·仿真实验 | 第46-57页 |
| ·改进的基于负熵的FastICA算法的谐波检测 | 第46-50页 |
| ·基于峭度的动态ICA算法的谐波检测 | 第50-53页 |
| ·两种改进算法之间的比较 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第65页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |