| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-13页 |
| ·目前国内外盲信号应用的水平 | 第13-15页 |
| ·本文主要内容 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第二章 盲信号分离技术 | 第17-31页 |
| ·盲信号分离模型 | 第17-19页 |
| ·瞬时线性混合模型 | 第17-18页 |
| ·卷积混合模型 | 第18-19页 |
| ·概率与统计特性 | 第19-21页 |
| ·随机变量的不相关性和独立性 | 第19页 |
| ·中心极限定理 | 第19-20页 |
| ·高阶矩 | 第20-21页 |
| ·信息论基础 | 第21-22页 |
| ·KL 散度 | 第21-22页 |
| ·互信息量（Mutual Information） | 第22页 |
| ·线性和非线性变换下两个pdf 的关系 | 第22-23页 |
| ·线性变换下两个pdf 的关系 | 第22-23页 |
| ·非线性变换下两个pdf 的关系 | 第23页 |
| ·实现盲信号分离的一般条件 | 第23-24页 |
| ·对源信号的假设 | 第23-24页 |
| ·对混合通道的假设 | 第24页 |
| ·优化目标函数的准则 | 第24-28页 |
| ·KL 散度函数 | 第24-25页 |
| ·最大似然目标函数 | 第25-26页 |
| ·统计独立性目标函数 | 第26-27页 |
| ·非高斯化的独立成份分析方法 | 第27页 |
| ·信息最大化（最大墒）的目标函数 | 第27-28页 |
| ·互信息量最小化目标函数 | 第28页 |
| ·盲信号分离的几个问题 | 第28-29页 |
| ·源信号与混合阵的等价尺度变换 | 第28页 |
| ·等价性 | 第28-29页 |
| ·信号不可分的原因 | 第29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于BSS 模型的算法优化 | 第31-48页 |
| ·盲信号分离BSS 的模型 | 第31-32页 |
| ·盲信号的预处理 | 第32-35页 |
| ·信号中心化 | 第32页 |
| ·预白化 | 第32页 |
| ·PCA 算法 | 第32-35页 |
| ·ICA 选择的目标函数 | 第35页 |
| ·相对梯度法及算法改进 | 第35-38页 |
| ·算法原理 | 第35-36页 |
| ·矩阵求逆 | 第36-38页 |
| ·基于BSS 模型的改进算法 | 第38页 |
| ·基于BSS 的算法分析 | 第38-42页 |
| ·概率密度估计分析 | 第38-39页 |
| ·pdf 的估计 | 第39页 |
| ·双区正割函数的平方 | 第39-40页 |
| ·修正的双曲正割函数的平方 | 第40页 |
| ·混合高斯函数 | 第40页 |
| ·混合双曲正割函数的平方 | 第40-41页 |
| ·概率密度函数的级数的展开 | 第41-42页 |
| ·算法仿真 | 第42-46页 |
| ·算法流程 | 第42-43页 |
| ·仿真 | 第43-46页 |
| ·结果分析 | 第46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于BSE 模型的算法优化 | 第48-60页 |
| ·快速固定点算法—FastICA 算法 | 第48-51页 |
| ·盲抽取(BSE)的模型 | 第48-49页 |
| ·抽取矩阵的学习 | 第49页 |
| ·W 的训练 | 第49-50页 |
| ·目标函数 | 第50-51页 |
| ·基于BSE 模型的优化算法推导 | 第51-53页 |
| ·算法仿真 | 第53-58页 |
| ·仿真结果 | 第54-58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-61页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 | 第65-66页 |
| 发表的学术论文 | 第65页 |
| 参与的科研项目 | 第65-66页 |