基于解析稀疏先验的混合信号盲源分离
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 第2章 盲源分离概述 | 第13-24页 |
| 2.1 盲源分离模型 | 第13-14页 |
| 2.2 独立分量分析 | 第14-18页 |
| 2.2.1 ICA的数学模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于ICA的盲源分离算法 | 第16-18页 |
| 2.2.3 ICA方法的主要问题 | 第18页 |
| 2.3 稀疏分量分析 | 第18-23页 |
| 2.3.1 稀疏分量分析 | 第18-21页 |
| 2.3.2 综合稀疏模型 | 第21-23页 |
| 2.3.3 解析稀疏模型 | 第23页 |
| 2.4 小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于解析稀疏约束的盲源分离 | 第24-42页 |
| 3.1 算法模型 | 第24-25页 |
| 3.2 解析字典的学习 | 第25页 |
| 3.3 源信号的恢复 | 第25-27页 |
| 3.4 混合矩阵的估计 | 第27-29页 |
| 3.5 算法性能仿真 | 第29-41页 |
| 3.5.1 参数的设置以及分离性能标准 | 第29页 |
| 3.5.2 适定盲源分离实验 | 第29-34页 |
| 3.5.3 过定盲源分离实验 | 第34-36页 |
| 3.5.4 相关源信号分离效果测试 | 第36-38页 |
| 3.5.5 测试字典对算法性能的影响 | 第38-41页 |
| 3.6 小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于解析稀疏表示的欠定混合矩阵估计算法 | 第42-48页 |
| 4.1 观测信号分析 | 第42-43页 |
| 4.2 聚类估计混合矩阵 | 第43-44页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 4.4 小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 5.1 总结 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读学位期间的成果 | 第55页 |
