盲源信号分离中的核独立成分分析算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文的选题背景和研究意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第10-12页 |
| 2 ICA 算法研究 | 第12-25页 |
| ·数据预处理 | 第12-14页 |
| ·向量的中心化 | 第12-13页 |
| ·白化 | 第13-14页 |
| ·基于最大化非高斯性的 ICA 算法 | 第14-20页 |
| ·基于最大化峭度的 ICA 算法 | 第15-17页 |
| ·基于最大化负熵的 ICA 算法 | 第17-20页 |
| ·基于最大似然估计的 ICA 算法 | 第20-23页 |
| ·Bell-Sejnowski 算法 | 第21-22页 |
| ·快速不动点算法 | 第22-23页 |
| ·基于最小化互信息的 ICA 算法 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 KICA 算法研究 | 第25-35页 |
| ·基于 KCCA 的 KICA 算法 | 第25-30页 |
| ·基于 KGV 的 KICA 算法 | 第30-32页 |
| ·WKGV-KICA 算法 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 KICA 算法在 BSS 中的应用 | 第35-58页 |
| ·评价指标 | 第35-36页 |
| ·传感器多信息源检测 | 第36-41页 |
| ·实验仿真 | 第37-39页 |
| ·实验结果分析 | 第39-41页 |
| ·混合语音信号分离 | 第41-45页 |
| ·实验仿真 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-45页 |
| ·图像的恢复与理解 | 第45-49页 |
| ·实验仿真 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-49页 |
| ·胎儿 FECG 信号检测 | 第49-53页 |
| ·实验仿真 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-53页 |
| ·多光谱遥感图像特征提取 | 第53-57页 |
| ·实验仿真 | 第55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第63页 |
