弱稀疏信号欠定盲分离技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文主要工作和具体章节安排 | 第11-12页 |
| 2 基础知识和基本原理 | 第12-17页 |
| ·盲源分离的数学模型 | 第12-13页 |
| ·常用的盲源分离分析工具 | 第13-14页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第13页 |
| ·K-均值聚类算法 | 第13-14页 |
| ·信号稀疏性 | 第14-15页 |
| ·盲源分离算法性能评价 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 3 源个数未知的鲁棒性盲辨识方法 | 第17-32页 |
| ·问题的提出 | 第17页 |
| ·基于稀疏性的盲辨识原理 | 第17-19页 |
| ·传统的混合矩阵估计方法 | 第19-22页 |
| ·势函数方法 | 第19-20页 |
| ·霍夫变换方法 | 第20-22页 |
| ·单源点检测 | 第22-26页 |
| ·源信号个数估计 | 第26-28页 |
| ·改进初始聚类中心选择的K-均值聚类方法 | 第28-29页 |
| ·计算机仿真实验结果 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于各级时频点正交投影矩阵的源信号恢复 | 第32-49页 |
| ·信号的稀疏性及其对分离结果影响 | 第32-33页 |
| ·基本的SCA方法 | 第33-37页 |
| ·l_1范数方法 | 第33-35页 |
| ·子空间方法 | 第35-37页 |
| ·基于各级时频点正交投影矩阵的源信号恢复方法 | 第37-42页 |
| ·基于正交投影矩阵的时频点逐级划分方法 | 第37-41页 |
| ·源信号的逐级分离方法 | 第41-42页 |
| ·计算机仿真实验结果 | 第42-48页 |
| ·语音信号分离实验 | 第43-44页 |
| ·相关源信号分离实验 | 第44-46页 |
| ·语音信号和噪声分离实验 | 第46-47页 |
| ·语音信号和音乐信号分离实验 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
