噪声源识别与分离算法研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第一章 引言	第8-12页
·课题研究背景	第8页
·噪声源识别研究现状	第8-10页
·国内噪声源识别的主要方法	第9页
·国外噪声源识别控制的最新进展	第9-10页
·论文研究意义及主要工作	第10-12页
第二章 参数模型法构造仿真信号	第12-14页
·参数模型理论	第12-13页
·构造仿真信号	第13-14页
第三章 功率谱估计	第14-16页
·谱估计的参数模型方法	第14-15页
·AR 模型的 Burg 法	第15-16页
第四章 灰色系统	第16-25页
·灰色系统关联度分析	第16-17页
·灰色神经网络	第17-21页
·BP神经网络	第18页
·灰色系统与神经网络的融合	第18-21页
·灰色支持向量回归机	第21-25页
·支持向量机理论	第21-22页
·支持向量机工具包	第22-23页
·灰色系统与支持向量机的融合	第23-25页
第五章 声学解释及信息融合	第25-28页
·基本声学知识	第25-26页
·信息融合	第26-28页
第六章 盲信号分离	第28-37页
·盲信号分离问题的提出	第28-29页
·盲信号分离的分类	第29页
·盲分离的发展及研究现状	第29-31页
·盲信号分离仿真混合信号	第31-37页
·独立分量分析	第32-33页
·Stone猜想	第33-37页
第七章 多噪声源识别	第37-39页
第八章 结论	第39-40页
参考文献	第40-43页
附录	第43-44页
致谢	第44-45页
在学期间公开发表论文及著作情况	第45页