盲信号分离ICA理论与应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| ·背景和研究意义 | 第12-16页 |
| ·盲源分离与独立分量分析的发展历程 | 第13-14页 |
| ·独立分量分析及盲信源分离方法的分类 | 第14-15页 |
| ·盲信号分离算法研究的意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-27页 |
| ·独立分量分析与盲信号分离的基本原理 | 第17页 |
| ·盲信号分离的主要方法及应用 | 第17-24页 |
| ·需要进一步解决的问题 | 第24-27页 |
| ·主要工作和结构安排 | 第27-30页 |
| 第二章 广义非负矩阵分解 | 第30-50页 |
| ·基本原理 | 第30-31页 |
| ·广义NMF算法 | 第31-34页 |
| ·迭代算法的平衡点 | 第34-41页 |
| ·不变集与稳定性分析 | 第41-47页 |
| ·实验与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 ICA回归算法在图像降噪中的应用 | 第50-58页 |
| ·背景介绍 | 第50-51页 |
| ·回归ICA方法 | 第51-52页 |
| ·提出的噪音ICA算法 | 第52-55页 |
| ·预测观测值 | 第52-53页 |
| ·噪音信号的分析 | 第53-54页 |
| ·估计源信号及噪音变量 | 第54-55页 |
| ·实验与分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于图像重构的欠定ICA | 第58-68页 |
| ·背景介绍 | 第58-59页 |
| ·回归分析在欠定ICA的应用 | 第59-60页 |
| ·提出的欠定ICA算法 | 第60-65页 |
| ·预测观察值 | 第60-62页 |
| ·算法的收敛性分析 | 第62-65页 |
| ·估计源信号 | 第65页 |
| ·实验与分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 ICA在现金流分析中的应用 | 第68-74页 |
| ·背景介绍 | 第68-69页 |
| ·关联规则挖掘概念 | 第69页 |
| ·使用ICA实现在线现金流分析 | 第69-72页 |
| ·实验与分析 | 第72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 ICA在气象分析与预测中的应用 | 第74-86页 |
| ·背景介绍 | 第74页 |
| ·气象观测数据中的独立分量 | 第74-79页 |
| ·时间序列ICA算法与气象分析 | 第79-83页 |
| ·实验与分析 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第七章 基于KL散度的非负矩阵分解 | 第86-98页 |
| ·KL散度与NMF算法 | 第86-87页 |
| ·基于KL散度的NMF算法的稳定收敛条件 | 第87-95页 |
| ·实验与分析 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 第八章 结论和展望 | 第98-102页 |
| ·本论文研究总结 | 第98-100页 |
| ·前景展望 | 第100-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-119页 |
| 读博期间取得的研究成果 | 第119-120页 |
