| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第10页 |
| ·盲信号处理技术研究的发展和现状 | 第10-12页 |
| ·论文研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 盲信号分离的基本理论 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·盲信号分离的数学模型 | 第13-15页 |
| ·线性瞬时混合模型 | 第13-14页 |
| ·线性卷积混合模型 | 第14-15页 |
| ·盲信号分离的基础理论 | 第15-18页 |
| ·不确定性 | 第16页 |
| ·独立性及其度量 | 第16-18页 |
| ·盲信号分离的一般研究方法 | 第18-21页 |
| ·研究方法概述 | 第19-20页 |
| ·数据的预处理 | 第20-21页 |
| ·盲信号分离的性能评价指标 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于信息论的盲信号分离算法 | 第23-45页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·问题的描述 | 第23页 |
| ·自然梯度算法 | 第23-31页 |
| ·自然梯度算法的理论推导 | 第23-26页 |
| ·自然梯度算法的仿真和实验分析 | 第26-31页 |
| ·Informax算法 | 第31-36页 |
| ·Informax算法的理论推导 | 第31-33页 |
| ·Informax算法的仿真和实验分析 | 第33-36页 |
| ·FastICA算法 | 第36-44页 |
| ·FastICA算法的理论推导 | 第36-38页 |
| ·FastICA算法的仿真和实验分析 | 第38-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于二阶统计量的盲信号分离算法 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·问题的描述 | 第45页 |
| ·AMUSE算法 | 第45-50页 |
| ·AMUSE算法的理论推导 | 第45-47页 |
| ·AMUSE算法的仿真和实验分析 | 第47-50页 |
| ·SOBI算法 | 第50-56页 |
| ·SOBI算法的理论推导 | 第50-52页 |
| ·SOBI算法的仿真和实验分析 | 第52-56页 |
| ·算法的仿真对比分析 | 第56-58页 |
| ·对比问题分析 | 第56页 |
| ·SOBI算法和FastICA算法的对分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 FastICA算法改进及应用 | 第59-73页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·应用时域FastICA算法分离混合的舰船辐射噪声 | 第59-61页 |
| ·复数FastICA算法 | 第61-65页 |
| ·复数FastICA算法的理论推导 | 第61-64页 |
| ·复数FastICA算法的仿真分析 | 第64-65页 |
| ·复数FastICA算法的改进 | 第65-72页 |
| ·复数FastICA算法改进原理 | 第65-67页 |
| ·改进的复数FastICA算法的实验验证 | 第67-68页 |
| ·改进的复数FastICA算法的水声信号处理 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |