| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 项目研究的背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 盲声源分离问题的模型 | 第10-12页 |
| 1.3 BSS分离算法综述 | 第12-15页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 盲声源分离的数学理论 | 第17-27页 |
| 2.1 盲分离基本知识 | 第17-21页 |
| 2.1.1 基本统计学和信息论名词解释 | 第17-19页 |
| 2.1.2 信号通过混合线性系统的信息系统变化 | 第19-21页 |
| 2.2 超定类问题分析 | 第21-24页 |
| 2.2.1 瞬时混合和分离模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 卷积混合和分离模型 | 第22-23页 |
| 2.2.3 盲源分离的混沌性 | 第23页 |
| 2.2.4 盲声源分离的处理准则 | 第23-24页 |
| 2.3 语音信号的近似W-分离正交性 | 第24-27页 |
| 第三章 基于ICA的卷积混合盲声源分离及其仿真 | 第27-45页 |
| 3.1 卷积混合盲声源信号分离 | 第27-34页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第27-29页 |
| 3.1.2 频域盲源分离算法流程 | 第29-34页 |
| 3.2 复值ICA算法流程 | 第34-43页 |
| 3.2.1 声源密度函数 | 第35页 |
| 3.2.2 白化运算 | 第35-36页 |
| 3.2.3 FastICA算法 | 第36-38页 |
| 3.2.4 频率置换 | 第38-42页 |
| 3.2.5 时频掩蔽（T-F masking） | 第42-43页 |
| 3.3 仿真结果 | 第43-45页 |
| 第四章 基于SCA的盲声源分离 | 第45-65页 |
| 4.1 引言 | 第45-47页 |
| 4.2 势函数法解决欠定问题基础 | 第47-52页 |
| 4.2.1 欠定分离过程梗概 | 第47-48页 |
| 4.2.2 势函数估计混叠 | 第48-50页 |
| 4.2.3 最小路径法估计源信号 | 第50-52页 |
| 4.3 基于Bofill方法的欠定盲源分离 | 第52-60页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第52-53页 |
| 4.3.2 衰减延迟欠定盲源分离分离过程 | 第53-60页 |
| 4.4 基于Bofill算法的欠定盲源分离实验仿真 | 第60-65页 |
| 第五章 基于Bofill改进算法的欠定盲声源分离 | 第65-74页 |
| 5.1 瞬时混合欠定盲声源分离模型 | 第65-66页 |
| 5.2 基于Bofill分离算法改进的欠定分离算法 | 第66-70页 |
| 5.3 基于Bofill改进算法的欠定盲源分离实验仿真 | 第70-74页 |
| 第六章 总结和展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 研究生期间所获成果 | 第81-82页 |
