| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| ·独立分量分析的发展背景 | 第12-14页 |
| ·独立分量分析的国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·独立分量分析模型的理论研究 | 第14-17页 |
| ·独立分量分析的应用研究 | 第17页 |
| ·独立分量分析的研究意义 | 第17-22页 |
| ·一些有影响的国内外研究组织 | 第22-23页 |
| ·主要工作和结构安排 | 第23-26页 |
| 第二章 独立分量分析的原理 | 第26-38页 |
| ·独立分量分析的数学模型 | 第26-27页 |
| ·独立分量分析的不确定性、数据的预处理 | 第27-30页 |
| ·独立分量分析的不确定性 | 第27-28页 |
| ·数据的预处理 | 第28-30页 |
| ·独立分量分析的估计原理、独立性判据和优化求解方法 | 第30-38页 |
| ·两个基本估计原理 | 第30-31页 |
| ·常用的独立性判据 | 第31-35页 |
| ·独立分量分析的优化求解方法 | 第35-38页 |
| 第三章 基于全乘正交群的快速自适应算法 | 第38-60页 |
| ·问题的提出 | 第38-39页 |
| ·基于全乘正交群的快速自适应算法的推导 | 第39-47页 |
| ·算法的框架 | 第39-42页 |
| ·一种包含三种分布的概率密度模型 | 第42-46页 |
| ·算法步骤的小结 | 第46-47页 |
| ·仿真实验 | 第47-58页 |
| ·模拟数据的仿真实验 | 第47-53页 |
| ·真实世界的数据仿真实验 | 第53-56页 |
| ·仿真结果的分析和讨论 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 基于近似负熵的鲁棒提取算法 | 第60-78页 |
| ·问题的提出 | 第60-62页 |
| ·基于近似负熵的鲁棒提取算法的推导 | 第62-71页 |
| ·算法的框架 | 第62-66页 |
| ·算法中重要问题的理论分析及讨论 | 第66-70页 |
| ·算法步骤小结 | 第70-71页 |
| ·仿真实验 | 第71-77页 |
| ·模拟数据的仿真实验 | 第72-74页 |
| ·真实世界的数据仿真实验 | 第74-76页 |
| ·仿真结果的分析和讨论 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 两阶段的房颤信号直接提取算法 | 第78-92页 |
| ·问题的提出 | 第78-80页 |
| ·两阶段的房颤信号直接提取算法的框架 | 第80-86页 |
| ·第一阶段算法 | 第81-84页 |
| ·第二阶段算法 | 第84-85页 |
| ·算法步骤小结 | 第85-86页 |
| ·仿真实验 | 第86-91页 |
| ·真实世界的数据仿真实验 | 第86-90页 |
| ·仿真结果的分析和讨论 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 基于噪声模型下的提取算法 | 第92-106页 |
| ·问题的提出 | 第92-93页 |
| ·噪声模型下的提取算法的推导 | 第93-98页 |
| ·新的目标函数和新的算法的推导 | 第93-97页 |
| ·算法步骤小结 | 第97-98页 |
| ·仿真实验 | 第98-105页 |
| ·模拟数据的仿真实验 | 第98-102页 |
| ·真实世界的数据仿真实验 | 第102-104页 |
| ·仿真结果的分析和讨论 | 第104-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第七章 结束语 | 第106-108页 |
| ·本论文研究总结 | 第106-107页 |
| ·前景展望 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-122页 |
| 读博期间取得的研究成果 | 第122-123页 |