| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·盲源分离的来源 | 第11-12页 |
| ·盲源分离的国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·本论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 盲源分离的基本理论 | 第19-29页 |
| ·数学模型 | 第19-21页 |
| ·瞬时线性混合模型 | 第19-20页 |
| ·卷积混合模型 | 第20-21页 |
| ·盲源分离的前提及基本假设 | 第21页 |
| ·统计独立性及其度量 | 第21-25页 |
| ·基于独立分量分析的盲源分离准则 | 第25-27页 |
| ·独立分量分析的基本概念及模型 | 第25页 |
| ·独立分量的主要准则 | 第25-27页 |
| ·衡量盲源分离算法性能的指标 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 非平稳信号盲源分离的可分离性及基本算法 | 第29-42页 |
| ·非平稳信号的概念及简单分析 | 第29-30页 |
| ·非平稳信号的盲源分离的简单模型 | 第30-32页 |
| ·非平稳信号盲源分离分离实现的途径 | 第32-35页 |
| ·前馈结构 | 第33页 |
| ·反馈结构 | 第33-35页 |
| ·基本的学习算法 | 第35-41页 |
| ·基于梯度的自适应算法 | 第35-37页 |
| ·基于信息最大化的Infomax算法及其扩展 | 第37-39页 |
| ·SONS算法 | 第39-40页 |
| ·基于高阶统计量的JADE算法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 不同混合模型非平稳信号盲源分离算法 | 第42-68页 |
| ·瞬时混合下非平稳信号的盲源分离 | 第42-54页 |
| ·模型假设与推导 | 第42-43页 |
| ·代价函数 | 第43-44页 |
| ·基于自然梯度算法推导 | 第44-47页 |
| ·matlab实验仿真与分析 | 第47-51页 |
| ·基于Infomax算法推导 | 第51-53页 |
| ·matlab实验仿真与分析 | 第53-54页 |
| ·卷积混合下非平稳信号盲源分离算法 | 第54-61页 |
| ·数学模型 | 第54-55页 |
| ·卷积混合与瞬时混合的关系 | 第55-56页 |
| ·算法推导 | 第56-58页 |
| ·matlab实验仿真与分析 | 第58-61页 |
| ·基于免疫算法的非平稳信号盲源分离 | 第61-67页 |
| ·基于免疫算法的盲源分离的提出 | 第61页 |
| ·遗传算法与免疫策略 | 第61-63页 |
| ·基于免疫算法的混合信号盲源分离 | 第63-64页 |
| ·实验仿真 | 第64-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于非平稳信号的盲源分离在数字通信中的应用 | 第68-73页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·在无线通信中的应用 | 第68-69页 |
| ·在蜂窝式移动网络中的应用 | 第69页 |
| ·在雷达通信中的应用 | 第69-70页 |
| ·实验仿真与分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-76页 |
| ·绪论 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读硕士期间发表的文章 | 第83页 |