| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题的研究目的和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究及发展现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 适定盲源分离 | 第14-15页 |
| 1.2.2 欠定盲源分离 | 第15-19页 |
| 1.2.3 超定盲源分离 | 第19-20页 |
| 1.3 论文的主要研究工作及章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 非平稳信号分离与提取的基本原理 | 第22-31页 |
| 2.1 时频分析方法 | 第22-24页 |
| 2.2 盲源分离混合模型 | 第24-25页 |
| 2.3 盲源分离常用方法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 独立分量分析 | 第25-27页 |
| 2.3.2 稀疏成分分析 | 第27-28页 |
| 2.3.3 矩阵联合对角化 | 第28页 |
| 2.4 盲源分离算法性能指标 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 适定模型下基于时频分析的非平稳信号分离 | 第31-58页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基于短时傅里叶变换与魏格纳分布的盲源分离算法 | 第31-40页 |
| 3.3 基于局部多项式傅里叶变换与霍夫变换的盲源分离算法 | 第40-45页 |
| 3.4 仿真实验 | 第45-57页 |
| 3.5 本章小节 | 第57-58页 |
| 第4章 欠定模型下基于单源点检测的非平稳信号分离 | 第58-89页 |
| 4.1 引言 | 第58-59页 |
| 4.2 欠定瞬时混合模型下基于单源点检测的混合矩阵估计算法 | 第59-63页 |
| 4.3 欠定时延混合模型下基于单源点检测的混合矩阵估计算法 | 第63-70页 |
| 4.4 欠定时延混合模型向欠定瞬时混合模型转变的混合矩阵估计算法 | 第70-75页 |
| 4.5 源信号恢复算法 | 第75-76页 |
| 4.6 仿真实验 | 第76-88页 |
| 4.7 本章小节 | 第88-89页 |
| 第5章 超定模型下基于先验信息的非平稳信号提取 | 第89-121页 |
| 5.1 引言 | 第89-90页 |
| 5.2 基于时间结构和非高斯性的非平稳信号提取算法 | 第90-97页 |
| 5.2.1 基于时间结构和非高斯性的非平稳信号提取算法I | 第91-94页 |
| 5.2.2 基于时间结构和非高斯性的非平稳信号提取算法II | 第94-95页 |
| 5.2.3 基于时间结构和非高斯性的非平稳信号提取算法III | 第95-97页 |
| 5.3 基于感兴趣源信号方位信息的非平稳信号提取算法 | 第97-101页 |
| 5.4 仿真实验 | 第101-120页 |
| 5.4.1 基于时间结构和非高斯性的非平稳信号提取算法仿真实验 | 第101-114页 |
| 5.4.2 基于感兴趣源信号方位信息的非平稳信号提取算法仿真实验 | 第114-120页 |
| 5.5 本章小结 | 第120-121页 |
| 结论 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-137页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第137-139页 |
| 致谢 | 第139页 |
