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源信号自适应的独立成分分析算法应用与研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-24页
   ·引言第12页
   ·独立成分分析问题的提出与历史回顾第12-14页
   ·国内外研究概况第14-20页
     ·线性ICA第14-17页
     ·非线性ICA第17-19页
     ·含噪ICA第19页
     ·欠定ICA第19-20页
   ·ICA 的应用领域第20-22页
   ·本文的组织结构第22-24页
第二章 基于梯度方程的自适应 ICA 算法第24-52页
   ·引言第24页
   ·基本ICA 模型及常用对比函数第24-29页
     ·基本的ICA 模型第24-26页
     ·常用的对比函数第26-28页
     ·各对比函数的优缺点及其联系第28-29页
   ·通过梯度方程求解ICA第29-36页
     ·梯度方程的导出第30-31页
     ·梯度方程解的性质第31-32页
     ·梯度方程的求解第32-36页
   ·使用核密度方法来估计密度函数第36-38页
   ·算法仿真及对比第38-50页
     ·算法基本性能测试第40-42页
     ·算法对不同类型源信号的分离性能测试第42-50页
     ·关于求解梯度方程算法的讨论第50页
   ·本章小结第50-52页
第三章 基于改进核密度估计的自适应 ICA 算法第52-64页
   ·引言第52页
   ·标准核密度估计方法计算复杂度的简要分析第52-53页
   ·使用改进的核密度方法估计概率密度函数及其一二阶导数第53-56页
   ·算法仿真第56-63页
     ·使用人工源信号第57-60页
     ·使用声音信号作为源信号第60页
     ·使用图片信号作为源信号第60-62页
     ·平滑参数h 对分离结果的影响第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第四章 使用估计方程求解 ICA第64-88页
   ·引言第64页
   ·两种形式的自然梯度第64-68页
     ·右乘型自然梯度第65-67页
     ·左乘型自然梯度第67-68页
   ·两种形式的相对梯度第68-69页
     ·第一种类型的相对梯度第68页
     ·第二种类型的相对梯度第68-69页
   ·两种形式的估计方程及其求解第69-70页
   ·仿真实验及对比第70-86页
     ·人工源信号第71-76页
     ·使用声音信号作为源第76页
     ·使用图片作为源第76-86页
     ·平滑参数h 对分离结果的影响第86页
   ·本章小结第86-88页
第五章 正交约束下的自适应定点 ICA 算法第88-110页
   ·引言第88页
   ·白化预处理第88-90页
   ·预白化处理后对解混合矩阵的约束第90-91页
   ·自适应定点ICA 算法第91-97页
     ·定点ICA 算法的性能分析第92-97页
   ·仿真实验第97-101页
     ·使用人工源信号第97-98页
     ·使用真实声音信号作为源第98-100页
     ·使用图片作为源信号第100页
     ·平滑参数h 对分离结果的影响第100-101页
   ·定点ICA 算法的优点及局限性第101-108页
     ·定点ICA 算法的优点第101-104页
     ·定点ICA 算法的局限性第104-108页
   ·本章小结第108-110页
第六章 独立成分分析在语音与图像去噪中的应用第110-124页
   ·引言第110页
   ·稀疏编码及其去噪原理第110-113页
     ·稀疏编码第110-111页
     ·最大似然方法去噪原理第111-113页
   ·使用ICA 得到稀疏编码第113-115页
     ·一维信号的ICA 处理第113-114页
     ·二维信号的ICA 处理第114-115页
   ·仿真实验第115-123页
     ·声音信号去噪实验第116-120页
     ·图像信号去噪实验第120-123页
   ·本章小结第123-124页
第七章 全文总结与展望第124-126页
   ·全文总结第124-125页
   ·未来工作的展望第125-126页
参考文献第126-141页
攻读博士学位期间的研究成果第141-143页
致谢第143-144页
答辩决议书第144页

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