| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第14页 |
| 1.2 盲源分离的应用领域 | 第14-16页 |
| 1.3 盲源分离源信号恢复算法的历史和现状 | 第16-18页 |
| 1.4 论文主要研究内容及结构安排 | 第18-22页 |
| 第二章 盲分离源信号恢复算法的数学模型及理论 | 第22-34页 |
| 2.1 线性瞬时盲分离的基本模型 | 第22-23页 |
| 2.2 独立分量分析 | 第23-30页 |
| 2.2.1 信号的预处理 | 第24-26页 |
| 2.2.2 ICA的目标函数 | 第26-27页 |
| 2.2.3 ICA的优化算法 | 第27-30页 |
| 2.3 稀疏分量分析 | 第30-32页 |
| 2.3.1 理论模型 | 第30页 |
| 2.3.2 源信号恢复方法 | 第30-32页 |
| 2.4 常用性能指标 | 第32-33页 |
| 2.5 本章总结 | 第33-34页 |
| 第三章 超定盲源分离源信号恢复算法研究 | 第34-50页 |
| 3.1 标准的粒子群算法 | 第34-35页 |
| 3.2 基于标准粒子群的盲源分离源信号恢复算法 | 第35-39页 |
| 3.3 基于Logistic混沌扰动的分段粒子群算法 | 第39-41页 |
| 3.3.1 算法的原理及步骤 | 第39-41页 |
| 3.3.2 算法的复杂度分析 | 第41页 |
| 3.4 基于新型自适应惯性权重的粒子群算法 | 第41-44页 |
| 3.5 两种不同改进方式结合的粒子群算法及仿真分析 | 第44-49页 |
| 3.5.1 算法总结 | 第44-45页 |
| 3.5.2 仿真分析 | 第45-49页 |
| 3.6 本章总结 | 第49-50页 |
| 第四章 欠定盲源分离源信号恢复算法研究 | 第50-68页 |
| 4.1 基于平滑0l范数的源信号恢复算法及其改进算法 | 第50-53页 |
| 4.1.1 SL0算法与RSL0算法 | 第50-52页 |
| 4.1.2 混合优化的SL0算法 | 第52-53页 |
| 4.2 基于径向基级联网络的源信号恢复算法 | 第53-55页 |
| 4.3 基于拟牛顿法的径向基网络源信号恢复算法 | 第55-59页 |
| 4.3.1 平滑函数的选取 | 第55-57页 |
| 4.3.2 优化方法的选取 | 第57-59页 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 | 第59-67页 |
| 4.4.1 迭代次数对算法性能的影响 | 第59-62页 |
| 4.4.2 不同算法之间的实验仿真对比 | 第62-67页 |
| 4.5 本章总结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68-69页 |
| 5.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 作者简介 | 第76-77页 |
