| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-33页 |
| ·论文的选题背景与研究意义 | 第11-12页 |
| ·独立成分分析(ICA)的基本理论 | 第12-24页 |
| ·ICA的数学模型 | 第12-14页 |
| ·ICA的可解性分析 | 第14-15页 |
| ·随机变量的独立性度量 | 第15-16页 |
| ·ICA的求解过程 | 第16-24页 |
| ·国内外研究现状 | 第24-28页 |
| ·论文的组织结构与研究内容 | 第28-33页 |
| 2 源信号为AR模型无噪ICA算法 | 第33-55页 |
| ·模型及其对数似然函数 | 第33-35页 |
| ·新息概率密度函数为广义高斯分布时的梯度算法 | 第35-41页 |
| ·广义高斯密度函数 | 第35-36页 |
| ·梯度算法 | 第36-39页 |
| ·仿真与实验结果 | 第39-41页 |
| ·新息概率密度函数未知情况下的批算法与在线算法 | 第41-49页 |
| ·批算法及收敛定理 | 第41-43页 |
| ·在线算法及稳定性分析 | 第43-45页 |
| ·仿真与实验结果 | 第45-49页 |
| ·新息概率密度函数未知情况下的不动点算法 | 第49-52页 |
| ·不动点算法 | 第49-51页 |
| ·仿真与实验结果 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-55页 |
| 3 源信号为AR模型有噪ICA算法 | 第55-69页 |
| ·噪声协方差矩阵已知情况下的算法 | 第55-63页 |
| ·拟白化 | 第56页 |
| ·梯度算法 | 第56-57页 |
| ·不动点算法 | 第57-59页 |
| ·仿真与实验结果 | 第59-63页 |
| ·噪声协方差矩阵未知情况下的算法 | 第63-66页 |
| ·改进梯度算法与新算法 | 第63-65页 |
| ·仿真与实验结果 | 第65-66页 |
| ·小结 | 第66-69页 |
| 4 源信号为AR模型、方差非平稳的无噪ICA算法 | 第69-77页 |
| ·模型及其对数似然函数 | 第69-71页 |
| ·不动点算法 | 第71-73页 |
| ·仿真与实验结果 | 第73-75页 |
| ·小结 | 第75-77页 |
| 5 源信号为AR模型、方差非平稳的有噪ICA算法 | 第77-85页 |
| ·模型及其对数似然函数 | 第77-78页 |
| ·噪声协方差矩阵已经情况下的梯度算法 | 第78-79页 |
| ·噪声协方差矩阵未知情况下的新梯度算法 | 第79-81页 |
| ·仿真与实验结果 | 第81-83页 |
| ·小结 | 第83-85页 |
| 6 源信号为AR模型的胎儿心电信号的盲提取 | 第85-99页 |
| ·源信号为AR模型的无噪情况下的胎儿心电信号的盲提取 | 第85-92页 |
| ·目标函数与新梯度算法 | 第86-88页 |
| ·仿真与实验结果 | 第88-92页 |
| ·源信号为AR模型的有噪情况下的胎儿心电信号的盲提取 | 第92-97页 |
| ·目标函数与梯度算法 | 第92-95页 |
| ·仿真与实验结果 | 第95-97页 |
| ·小结 | 第97-99页 |
| 7 结论与展望 | 第99-101页 |
| ·结论 | 第99-100页 |
| ·研究展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-110页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第110-111页 |
| 创新点摘要 | 第111-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 作者简介 | 第113-114页 |