| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 信号源的盲分离及基本模型 | 第10-12页 |
| 1.2.2 音频信号的盲分离的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文内容安排 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 非负矩阵分解算法及原理 | 第15-25页 |
| 2.1 非负矩阵分解算法简介 | 第15-18页 |
| 2.1.1 问题描述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 求解方法 | 第17页 |
| 2.1.3 目标函数 | 第17-18页 |
| 2.2 非负矩阵分解算法求解 | 第18-21页 |
| 2.2.1 基于乘法更新规则的NMF算法 | 第18-20页 |
| 2.2.2 基于分层交替最小二乘法的NMF算法 | 第20-21页 |
| 2.3 两种求解NMF算法的特性比较 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于低秩逼近的非负张量分解 | 第25-37页 |
| 3.1 基于低秩逼近的非负矩阵分解 | 第25-28页 |
| 3.1.1 基于低秩逼近的NMF-MU算法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 基于低秩逼近的NMF-HALS算法 | 第27-28页 |
| 3.2 非负张量分解算法 | 第28-33页 |
| 3.2.1 张量的基本定义 | 第28-29页 |
| 3.2.2 非负Tucker分解算法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 非负张量标准分解算法 | 第30-32页 |
| 3.2.4 基于加速近端梯度算法的CP分解 | 第32-33页 |
| 3.3 基于低秩逼近的非负张量分解算法 | 第33-35页 |
| 3.3.1 基于低秩逼近的非负Tucker分解 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于低秩逼近的NTF-APG算法 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于IraNTF-APG算法的音频信号盲分离 | 第37-53页 |
| 4.1 音频信号特性及预处理 | 第37-38页 |
| 4.2 音频信号盲分离评价标准 | 第38-40页 |
| 4.3 分离算法的选择 | 第40页 |
| 4.4 音频信号盲分离仿真 | 第40-52页 |
| 4.4.1 信号源 | 第41-46页 |
| 4.4.2 音频盲分离仿真过程 | 第46-47页 |
| 4.4.3 音频盲分离结果分析 | 第47-50页 |
| 4.4.4 音频盲分离效果评价 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 本文研究内容总结 | 第53-54页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第61页 |