盲信号分离算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·问题的描述 | 第10-16页 |
| ·盲信号分离方法的约束条件 | 第11-13页 |
| ·盲信号分离方法的基本思路 | 第13-16页 |
| ·国内外研究状况 | 第16-19页 |
| ·本文研究重点及章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 盲信号分离的基础知识及常用算法简介 | 第21-48页 |
| ·盲信号分离的基本知识 | 第21-35页 |
| ·统计分析基础 | 第21-27页 |
| ·信息论基础 | 第27-31页 |
| ·相互独立的度量 | 第31-32页 |
| ·非高斯性的度量-峭度、负熵 | 第32-35页 |
| ·盲信号分离的几种常用算法 | 第35-48页 |
| ·基于信息论的Infomax算法 | 第35-41页 |
| ·基于非高斯性极大准则的FastICA算法 | 第41-45页 |
| ·基于稀疏源假设的S-ICA算法 | 第45-48页 |
| 第三章 基于空间划分的盲信号分离算法 | 第48-65页 |
| ·混和模型 | 第48-49页 |
| ·算法原理 | 第49-51页 |
| ·基于智能算法的寻优算法 | 第51-55页 |
| ·免疫算法原理 | 第51-53页 |
| ·遗传算法原理 | 第53页 |
| ·具体寻优算法 | 第53-55页 |
| ·仿真实验 | 第55-63页 |
| ·小结 | 第63-65页 |
| 第四章 欠定情况下盲信号分离算法研究 | 第65-73页 |
| ·S-ICA算法的不足 | 第65-66页 |
| ·基于S-ICA算法的分离算法 | 第66-70页 |
| ·信道分析 | 第66-68页 |
| ·分离算法 | 第68-69页 |
| ·具体算法过程 | 第69-70页 |
| ·仿真实验 | 第70-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第五章 针对混和分布源的算法研究 | 第73-91页 |
| ·基于高阶统计的快速分离算法 | 第73-81页 |
| ·算法原理 | 第73-76页 |
| ·具体算法过程 | 第76-77页 |
| ·仿真实验 | 第77-81页 |
| ·基于Infomax算法的改进算法 | 第81-89页 |
| ·算法原理 | 第81-83页 |
| ·具体算法过程 | 第83-84页 |
| ·仿真实验 | 第84-89页 |
| ·小结 | 第89-91页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第91-94页 |
| ·全文总结 | 第91-92页 |
| ·研究的展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 攻读学位期间论文发表情况 | 第105页 |
