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基于联合对角化的非圆信号盲分离算法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-16页
缩略语对照表第16-21页
第一章 绪论第21-31页
    1.1 引言第21页
    1.2 盲信号分离方法的分类第21-22页
    1.3 盲信号分离的发展与现状第22-26页
    1.4 盲信号分离的应用领域第26-28页
    1.5 本文的研究内容安排第28-31页
第二章 瞬时混叠盲信号分离的基础理论第31-43页
    2.1 引言第31页
    2.2 信号模型第31-32页
    2.3 基本假设第32-33页
        2.3.1 对源信号的统计特性有如下假设第32页
        2.3.2 对混叠矩阵(信道)有如下假设第32-33页
        2.3.3 对噪声的统计特性有如下假设第33页
    2.4 非圆信号的统计特性第33-34页
    2.5 可联合对角化结构第34-39页
        2.5.1 统计独立源的四阶累积量切片矩阵第34-36页
        2.5.2 统计独立源的第二广义特征函数的二阶导数第36-38页
        2.5.3 统计不相关源的二阶统计量第38-39页
    2.6 代价函数第39-41页
        2.6.1 基于F范数的代价函数第39-40页
        2.6.2 最小二乘拟合代价函数第40-41页
    2.7 预白化处理方法第41-42页
    2.8 本章小结第42-43页
第三章 基于一维全局搜索的正交联合对角化算法第43-67页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 基于一维全局搜索的正交联合对角化算法第44-52页
        3.2.1 问题描述第44-45页
        3.2.2 所提算法第45-50页
        3.2.3 计算复杂度分析第50页
        3.2.4 收敛性分析第50-52页
    3.3 算法推广第52-61页
        3.3.1 复矩阵转换为实对称矩阵方法第52-53页
        3.3.2 算法推广1:间接实现第53-57页
        3.3.3 算法推广2:直接实现第57-59页
        3.3.4 计算复杂度对比第59-61页
    3.4 实验仿真第61-66页
    3.5 本章小结第66-67页
第四章 基于F范数代价函数的非酉联合对角化算法第67-109页
    4.1 引言第67-69页
    4.2 JDi算法的推广第69-74页
        4.2.1 MJDi算法第69-71页
        4.2.2 CJDi算法第71-74页
    4.3 问题描述第74-75页
    4.4 DJDi算法第75-85页
        4.4.1 仅考虑目标矩阵组R_H第76-80页
        4.4.2 仅考虑目标矩阵组R_T第80-82页
        4.4.3 同时考虑两组矩阵R_H和R_T第82-84页
        4.4.4 算法步骤第84页
        4.4.5 计算复杂度第84-85页
    4.5 PSJD算法第85-94页
        4.5.1 仅考虑目标矩阵组R_H第86-89页
        4.5.2 仅考虑目标矩阵组R_T第89-92页
        4.5.3 同时考虑两组矩阵R_H和R_T第92-93页
        4.5.4 算法步骤第93页
        4.5.5 计算复杂度第93-94页
    4.6 仿真实验第94-107页
    4.7 本章小结第107-109页
第五章 基于最小二乘代价函数的非酉联合对角化算法第109-133页
    5.1 引言第109-110页
    5.2 问题描述第110-111页
    5.3 基于驻点法的非正交联合对角化算法第111-131页
        5.3.1 仅考虑目标矩阵组R_H第111-115页
        5.3.2 仅考虑目标矩阵组R_T第115-118页
        5.3.3 同时考虑两组矩阵R_H和R_T第118-119页
        5.3.4 算法步骤第119-120页
        5.3.5 仿真实验第120-131页
    5.4 本章小结第131-133页
第六章 结束语第133-137页
    6.1 本文内容总结第133-134页
    6.2 工作展望第134-137页
参考文献第137-147页
致谢第147-149页
作者简介第149-150页

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