基于粒子群算法和鱼群算法的盲源分离的研究
| 第一章 绪论 | 第1-19页 |
| ·研究盲源分离问题的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·盲源分离的研究动态 | 第12-15页 |
| ·瞬时混和信号的盲源分离算法 | 第12-14页 |
| ·卷积混和信号的盲源分离 | 第14-15页 |
| ·盲源分离的应用 | 第15-17页 |
| ·在机械故障诊断中的应用 | 第15页 |
| ·在医学信号处理中的应用 | 第15-16页 |
| ·在通信信号处理中的应用 | 第16页 |
| ·在数字水印技术中的应用 | 第16-17页 |
| ·在图像处理中的应用 | 第17页 |
| ·本文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 基本理论 | 第19-39页 |
| ·盲源分离基本算法模型 | 第19-22页 |
| ·线性瞬时混合模型 | 第19-21页 |
| ·线性卷积混合模型 | 第21-22页 |
| ·非线性混合模型 | 第22页 |
| ·数据的预处理 | 第22-24页 |
| ·中心化 | 第22-23页 |
| ·白化 | 第23-24页 |
| ·主分量分析 | 第24-25页 |
| ·独立分量分析 | 第25-38页 |
| ·独立分量分析概述 | 第25-27页 |
| ·独立分量算法目标函数选择 | 第27-32页 |
| ·独立分量算法对目标函数的优化方法 | 第32-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于粒子群算法的盲源分离算法 | 第39-53页 |
| ·基本粒子群算法 | 第39-40页 |
| ·改进的粒子群算法 | 第40-42页 |
| ·基于粒子群算法的盲源分离算法 | 第42-45页 |
| ·算法仿真 | 第45-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于鱼群算法的盲源分离算法 | 第53-69页 |
| ·基本鱼群算法 | 第53-57页 |
| ·鱼群算法基本模型 | 第53-54页 |
| ·基本鱼群算法 | 第54-57页 |
| ·改进的鱼群算法 | 第57-63页 |
| ·基于改进鱼群算法的盲源分离算法 | 第63-64页 |
| ·算法仿真 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·本文所做的工作 | 第69-70页 |
| ·今后进一步的研究方向 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第78页 |
