盲信号分离算法的改进及其应用研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第一章 引言	第8-12页
·研究背景和意义	第8-9页
·盲分离技术的发展现状	第9-11页
·论文结构	第11-12页
第二章 盲信号分离的理论基础	第12-28页
·相关数学知识	第12-21页
·概率论知识	第12-13页
·统计知识	第13-17页
·信息论知识	第17-21页
·盲信号分离的假设条件	第21页
·盲信号分离的系统模型	第21-23页
·盲信号处理的分离准则	第23-26页
·最大似然估计	第23-24页
·基于信息论的准则	第24-25页
·联合对角化	第25-26页
·盲信号分离的性能评价指标	第26-28页
第三章 盲信号分离的ICA算法	第28-45页
·独立成分分析(ICA)	第28-33页
·ICA的定义	第30-31页
·独立性衡量标准	第31-32页
·ICA的算法步骤	第32-33页
·FastICA	第33-39页
·单个分量的FastICA算法	第35-36页
·多个分量的FastICA算法	第36-37页
·FastICA算法的特性	第37页
·FastICA算法仿真	第37-39页
·CuBICA	第39-45页
第四章 算法的改进	第45-49页
第五章 基于盲信号分离的均衡算法	第49-59页
·波特间隔均衡器的盲均衡算法	第52-54页
·分数间隔均衡器的盲均衡算法	第54-56页
·盲均衡算法的仿真	第56-59页
第六章 总结与展望	第59-60页
参考文献	第60-61页
致谢	第61页