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粒子滤波在单通道信号分离中的应用研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
     ·引言第11-12页
     ·单通道信号处理的基本模型第12页
     ·单通道多分量混合信号的可分离性第12-14页
     ·本文的工作及主要贡献第14-15页
     ·本章小结第15-17页
第二章 贝叶斯滤波第17-31页
     ·状态空间模型第17页
     ·贝叶斯估计理论第17-19页
     ·贝叶斯滤波方法第19-25页
       ·卡尔曼滤波第19-20页
       ·扩展卡尔曼滤波第20-21页
       ·无味卡尔曼滤波第21-22页
       ·数值积分方法第22-23页
       ·高斯和滤波器第23-24页
       ·网格滤波器第24-25页
     ·蒙特卡罗方法第25-30页
       ·蒙特卡罗方法第25-27页
       ·舍选抽样(rejection sampling)第27页
       ·马尔可夫蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo)第27-30页
       ·重要性抽样(importance sampling)第30页
     ·本章小结第30-31页
第三章 粒子滤波第31-39页
     ·序贯重要性抽样(Sequential Importance Sampling)第31-32页
     ·退化问题第32-36页
       ·重要性函数的选取第32-33页
       ·重抽样(resampling)第33-34页
       ·退化程度的衡量第34-35页
       ·基本粒子滤波算法框架第35-36页
     ·粒子枯竭问题第36-37页
       ·正则化方法(Regularized Particle Filter)第36页
       ·粒子滤波和马尔可夫蒙特卡罗的结合第36-37页
     ·方差减缩方法(variance reduction)第37-38页
       ·分层抽样(satrtified sampling)第37页
       ·Rao-Blackwellisation第37-38页
     ·本章小结第38-39页
第四章 单通道非线性信号的估计第39-75页
     ·混沌信号第39-41页
     ·混沌信号的去噪第41-55页
       ·传统混沌去噪算法第42-43页
       ·无状态噪声的情况第43-47页
       ·有状态噪声的情况第47-49页
       ·仿真结果第49-55页
     ·混沌信号的分离第55-64页
       ·传统混沌分离算法第56-58页
       ·无状态噪声的情况第58-59页
       ·有状态噪声的情况第59-61页
       ·仿真结果第61-64页
     ·混沌信号与参数的联合估计第64-74页
       ·参数时变第65-69页
       ·参数非时变第69-71页
       ·仿真结果第71-74页
     ·本章小结第74-75页
第五章 单通道PCMA信号欠定盲分离第75-103页
     ·盲分离简介第75-80页
       ·盲分离问题分类第76页
       ·欠定盲分离第76-80页
     ·单通道PCMA欠定盲分离第80-81页
     ·PCMA技术的基本原理第81-82页
     ·传统通信信号欠定盲分离算法第82-87页
       ·小波变换法第82-83页
       ·利用稀疏特性的算法第83-86页
       ·多倍过采样法第86-87页
     ·基于粒子滤波的盲分离算法第87-102页
       ·信号模型和问题描述第88-89页
       ·信号间的差异第89-90页
       ·状态空间模型第90页
       ·粒子滤波算法第90-91页
       ·平滑处理第91-93页
       ·多倍过采样第93-94页
       ·算法模糊性问题第94-95页
       ·算法具体实现结构第95-96页
       ·数据后处理第96页
       ·仿真结果第96-102页
     ·本章小结第102-103页
第六章 结论及展望第103-107页
     ·论文总结第103-104页
     ·单通道信号处理的展望第104-107页
参考文献第107-113页
致谢第113-115页
攻读学位期间论文发表情况第115页

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