| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·盲源分离研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·盲源分离的发展现状 | 第8-10页 |
| ·盲源分离的应用 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 盲源分离基础 | 第13-21页 |
| ·盲源分离的混合模型 | 第13-14页 |
| ·盲源分离的假设条件 | 第14-15页 |
| ·盲源分离的分离模型 | 第15页 |
| ·盲源分离的常用目标函数 | 第15-17页 |
| ·盲源分离的优化算法 | 第17-18页 |
| ·常见盲源分离自适应迭代算法 | 第18-21页 |
| 第三章 改进的扩展信息最大化盲源分离算法 | 第21-32页 |
| ·传统的信息最大化盲源分离算法 | 第21-26页 |
| ·算法原理 | 第21-22页 |
| ·准则函数的介绍 | 第22-23页 |
| ·算法推导 | 第23-24页 |
| ·实验仿真 | 第24-26页 |
| ·扩展信息最大化盲源分离算法 | 第26-31页 |
| ·信息最大化的统一形式 | 第27页 |
| ·扩展信息最大化算法推导 | 第27-29页 |
| ·开关准则 | 第29页 |
| ·仿真结果与分析 | 第29-31页 |
| ·改进的扩展信息最大化盲源分离算法 | 第31-32页 |
| ·改进算法的推导 | 第31页 |
| ·实验仿真 | 第31-32页 |
| 第四章 最大信噪比的盲源分离算法 | 第32-37页 |
| ·算法理论 | 第32-33页 |
| ·算法的可分离性 | 第33-34页 |
| ·仿真结果与分析 | 第34-37页 |
| 第五章 实际环境下的语音盲分离算法 | 第37-44页 |
| ·实际环境语音的混合 | 第37-38页 |
| ·语音信号的统计特征 | 第38-39页 |
| ·实际环境语音盲分离算法 | 第39-44页 |
| ·实际语音信号的分离原理 | 第39-40页 |
| ·语音信号的短时傅立叶变换 | 第40-41页 |
| ·频域 ICA | 第41页 |
| ·解幅值和排列不确定性 | 第41-43页 |
| ·实验仿真 | 第43-44页 |
| 第六章 盲自适应多用户检测 | 第44-64页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·线性同步系统盲多用户检测模型 | 第45-47页 |
| ·最小输出能量(Minimum Output Energy MOE)盲多用户检测 | 第47-49页 |
| ·恒模算法(Constant Modulus Algorithrn CMA)盲多用户检测 | 第49-54页 |
| ·Kalman滤波多用户检测 | 第54-56页 |
| ·子空间盲多用户检测 | 第56-64页 |
| ·预测逼近子空间跟踪算法(PAST) | 第58-59页 |
| ·压缩预测逼近子空间跟踪算法(PASTd) | 第59-61页 |
| ·正交预测逼近子空间跟踪算法(OPAST) | 第61-62页 |
| ·仿真分析 | 第62-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-67页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·盲源分离研究展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 西北工业大学学位论文知识产权声明书 | 第74页 |
| 西北工业大学学位论文原创性声明 | 第74页 |