| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 盲分离概述 | 第10-11页 |
| 1.2 论文研究的背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 课题研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 盲源分离的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 欠定盲源分离的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要工作和结构安排 | 第16-17页 |
| 1.5 小结 | 第17-18页 |
| 第二章 盲源分离的基本理论和算法 | 第18-34页 |
| 2.1 源信号的四大特性 | 第18-25页 |
| 2.1.1 高阶统计量特性 | 第18-21页 |
| 2.1.2 二阶统计量特性 | 第21-22页 |
| 2.1.3 非平稳性（non-stationary signal） | 第22-23页 |
| 2.1.4 信号的稀疏性 | 第23-25页 |
| 2.2 基于联合对角化的盲分离 | 第25-28页 |
| 2.2.1 联合对角化的主要代价函数 | 第25-27页 |
| 2.2.2 非正交对角块系统模型 | 第27-28页 |
| 2.3 欠定盲分离 | 第28-32页 |
| 2.3.1 欠定盲分离数学模型 | 第28-29页 |
| 2.3.2 欠定盲分离的算法 | 第29-32页 |
| 2.4 分离质量评测法 | 第32-33页 |
| 2.4.1 混合矩阵 | 第32-33页 |
| 2.4.2 恢复源信号 | 第33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 时频域欠定盲分离算法 | 第34-44页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 常用的时频变换方法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 短时傅里叶变换 | 第34-35页 |
| 3.2.2 维纳（Winger-Ville）分布 | 第35-38页 |
| 3.3 基于混响音频卷积欠定盲分离 | 第38-42页 |
| 3.3.1 算法模型 | 第38-39页 |
| 3.3.2 算法仿真 | 第39-42页 |
| 3.4 语音信号的通用分离框架 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 张量分解 | 第44-56页 |
| 4.1 张量的基础 | 第44-46页 |
| 4.1.1 张量的表示 | 第44-45页 |
| 4.1.2 张量的基本运算 | 第45-46页 |
| 4.2 平行因子分解 | 第46-49页 |
| 4.2.1 平行因子的概念 | 第46-48页 |
| 4.2.2 平行因子的唯一性 | 第48-49页 |
| 4.3 塔克分解（Tucker decomposition） | 第49-51页 |
| 4.4 BCD 分解 | 第51-53页 |
| 4.4.1 BCD 分解的概念 | 第51-52页 |
| 4.4.2 BCD 分解的唯一性 | 第52页 |
| 4.4.3 BCD-(Lr ,Lr ,1)模型的计算 | 第52-53页 |
| 4.5 小结 | 第53-56页 |
| 第五章 加权增强的欠定盲辨识算法 | 第56-70页 |
| 5.1 算法数学模型 | 第56-61页 |
| 5.1.1 基于二阶统计量的张量数学模型 | 第56-57页 |
| 5.1.2 交替最小二乘法（Alternating Least Squares，ALS） | 第57-59页 |
| 5.1.3 增强线搜索（Enhanced Line Search ，ELS）算法 | 第59-61页 |
| 5.2 SO-WALS-ELS 算法 | 第61-62页 |
| 5.3 实验仿真与分析 | 第62-68页 |
| 5.3.1 仿真环境和条件 | 第62-63页 |
| 5.3.2 仿真实验 | 第63-68页 |
| 5.3.3 仿真结果分析 | 第68页 |
| 5.4 小结 | 第68-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 6.2 下一步工作 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第80页 |
