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基于独立分量分析的信息极大快速算法对车辆声频混合信号的分离研究

第一章 绪论第1-9页
   ·引言第6页
   ·国内外发展现状第6-7页
   ·常用的交通量检测器第7-8页
   ·本文研究的主要内容第8-9页
第二章 阵列信号传输模型第9-15页
   ·窄带信号模型第9-12页
   ·宽带信号模型第12-13页
   ·信号源个数的估计第13-15页
第三章 盲信号处理第15-38页
   ·引言第15页
   ·盲信号处理问题描述第15-16页
   ·线性瞬时混合模型第16-18页
   ·统计独立性与盲可辨识性第18-25页
     ·统计独立性第18-19页
     ·信号独立性度量第19-23页
     ·盲可辨识性第23-25页
   ·独立分量分析(ICA)理论第25-28页
     ·独立分量分析(ICA)第25-26页
     ·几种典型的ICA算法第26-28页
   ·信息极大快速算法及其分离评价第28-38页
     ·信息极大快速算法第28-31页
     ·数据预处理第31-32页
     ·小波包分析第32-35页
     ·通用交互误差第35页
     ·分离评价标准--相关系数第35-36页
     ·信息极大快速算法步骤第36-38页
第四章 基于ICA的信息极大快速算法的多辆车分离实验第38-70页
   ·实验基本原理和实验数据采集方法第38-39页
     ·实验基本原理第38页
     ·实验数据采集方法第38-39页
   ·实验内容和实验数据分析第39-70页
     ·仿真实验第39-62页
     ·多辆车通过分离实验第62-69页
     ·实验数据分析与结论第69-70页
第五章 总结与展望第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-75页

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