| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景和意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·本文的研究内容 | 第9-10页 |
| ·本文的章节安排 | 第10-11页 |
| 2 基于独立分量分析的盲信源分离技术概述 | 第11-22页 |
| ·ICA的数学模型 | 第11-13页 |
| ·ICA的混合模型 | 第11-12页 |
| ·ICA的解混模型 | 第12-13页 |
| ·ICA的假设条件及不确定性 | 第13-14页 |
| ·ICA的假设条件 | 第13页 |
| ·ICA的不确定性 | 第13-14页 |
| ·ICA的目标函数 | 第14-17页 |
| ·互信息极小化(MMI)判据 | 第14-15页 |
| ·信息极大化(Infomax或最大熵)判据 | 第15页 |
| ·极大似然估计(MLE)判据 | 第15-16页 |
| ·非高斯程度度量 | 第16-17页 |
| ·对目标函数的优化方法 | 第17-20页 |
| ·最快梯度下降法 | 第17-18页 |
| ·固定点算法 | 第18-19页 |
| ·联合对角化 | 第19页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第19-20页 |
| ·评判基于ICA的盲信源分离算法性能的两个典型指标 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于ICA方法的振动入侵信号识别 | 第22-32页 |
| ·ICA方法的四种典型算法的实现 | 第22-24页 |
| ·Infomax算法 | 第22-23页 |
| ·FastICA算法 | 第23页 |
| ·JADE算法 | 第23页 |
| ·SOBI算法 | 第23-24页 |
| ·仿真实验 | 第24-31页 |
| ·振动入侵信号的含噪分离仿真实验 | 第24-28页 |
| ·振动入侵信号分离仿真实验 | 第28-31页 |
| ·实验结果分析 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于OIE和PSO盲信源分离算法的振动入侵信号识别研究 | 第32-39页 |
| ·OIE | 第32-33页 |
| ·基于OIE和PSO盲信源分离算法的基本原理 | 第33-34页 |
| ·算法测试 | 第34-36页 |
| ·基于OIE和PSO的振动入侵信号分离 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 振动入侵信号识别方法在无线周界入侵监控系统中的应用 | 第39-49页 |
| ·系统功能介绍 | 第39-42页 |
| ·系统硬件各部分功能 | 第40页 |
| ·系统上位机软件的功能 | 第40-41页 |
| ·系统上位机软件的结构 | 第41-42页 |
| ·振动入侵信号的分析处理 | 第42-44页 |
| ·振动入侵信号与载波信号的分离 | 第42页 |
| ·振动入侵信号的分析过程 | 第42-44页 |
| ·测试结果 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 6 结论 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录 | 第55页 |
