| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| ·盲源分离、独立分量分析、主分量分析 | 第11-12页 |
| ·盲源分离的研究历史和现状 | 第12-13页 |
| ·盲源分离的应用 | 第13-14页 |
| ·论文内容安排 | 第14-15页 |
| ·本章参考文献 | 第15-25页 |
| 第二章 盲源分离的基本原理 | 第25-49页 |
| ·盲源分离的独立分量分析方法 | 第25-26页 |
| ·独立分量分析的预处理:白化 | 第26-28页 |
| ·源信号已知时仿真实验的性能评测指标 | 第28-30页 |
| ·ICA的优化算法 | 第30-31页 |
| ·ICA的目标函数 | 第31-41页 |
| ·信息论预备知识 | 第31-34页 |
| ·基于非高斯性的目标函数 | 第34-37页 |
| ·基于互信息的目标函数 | 第37-38页 |
| ·基于极大似然的目标函数 | 第38-40页 |
| ·基于网络传输信息的目标函数 | 第40页 |
| ·几类目标函数的一致性 | 第40-41页 |
| ·欠定盲源分离的稀疏分量分析方法 | 第41-45页 |
| ·欠定盲源分离、稀疏表示、压缩传感 | 第41-42页 |
| ·欠定盲源分离的稀疏分量分析方法 | 第42-43页 |
| ·混合矩阵的估计 | 第43-44页 |
| ·源信号的恢复 | 第44-45页 |
| ·结束语 | 第45页 |
| ·本章参考文献 | 第45-49页 |
| 第三章 具有时间结构的感兴趣源信号的盲提取算法 | 第49-71页 |
| ·盲源提取的基本概念 | 第49页 |
| ·考虑时间结构的盲源提取算法 | 第49-55页 |
| ·基于典型相关分析的算法 | 第50-51页 |
| ·BC算法 | 第51-52页 |
| ·Li算法 | 第52-54页 |
| ·仿真实验 | 第54-55页 |
| ·考虑时间结构的盲源提取算法Ⅰ | 第55-59页 |
| ·算法Ⅰ推导 | 第55-56页 |
| ·算法Ⅰ稳定性分析 | 第56-59页 |
| ·考虑时间结构的盲源提取算法Ⅱ | 第59页 |
| ·考虑时间结构的盲源提取算法Ⅲ | 第59-61页 |
| ·仿真实验 | 第61-68页 |
| ·仿真数据 | 第61-63页 |
| ·算法Ⅰ的仿真实验 | 第63-67页 |
| ·算法Ⅱ的仿真实验 | 第67-68页 |
| ·算法Ⅲ的仿真实验 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68页 |
| ·本章参考文献 | 第68-71页 |
| 第四章 改进的参考独立分量分析(ICA-R)算法 | 第71-89页 |
| ·参考独立分量分析 | 第71-75页 |
| ·参考独立分量分析的基本原理 | 第71-73页 |
| ·参考独立分量分析的不足 | 第73页 |
| ·文献中的改进参考独立分量分析算法 | 第73-74页 |
| ·参考独立分量分析的应用 | 第74-75页 |
| ·高效可靠的改进ICA-R算法Ⅰ | 第75-78页 |
| ·高效可靠的改进ICA-R算法Ⅱ | 第78-80页 |
| ·高效可靠的改进ICA-R算法Ⅲ | 第80-81页 |
| ·高效可靠的改进ICA-R算法Ⅳ | 第81页 |
| ·本章小结 | 第81页 |
| ·本章参考文献 | 第81-89页 |
| 第五章 基于广义特征值分解的盲源分离算法 | 第89-109页 |
| ·绪论 | 第89-90页 |
| ·基于线性预测的盲源分离算法 | 第90-92页 |
| ·基于可预测性度量的盲源分离算法 | 第92-93页 |
| ·"On blind source separation using generalized eigenvalues with a new metric"一文简介 | 第93-94页 |
| ·基于广义特征值分解的盲源分离:一个算法 | 第94-97页 |
| ·基于广义特征值分解的盲源分离:一个统一框架 | 第97-103页 |
| ·仿真实验 | 第103-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| ·本章参考文献 | 第107-109页 |
| 第六章 基于矩阵联合对角化的盲源分离算法 | 第109-133页 |
| ·矩阵联合对角化 | 第109-110页 |
| ·SOBI算法和JADE算法介绍 | 第110-113页 |
| ·文献综述 | 第113-117页 |
| ·同时考虑对角元素和非对角元素的联合对角化准则 | 第117-120页 |
| ·简单的非正交联合对角化算法 | 第120-123页 |
| ·用于盲源分离的退化解避免的矩阵联合对角化算法 | 第123-128页 |
| ·本章小结 | 第128-129页 |
| ·本章参考文献 | 第129-133页 |
| 第七章 总结与展望 | 第133-135页 |
| ·论文总结 | 第133-134页 |
| ·研究展望 | 第134-135页 |
| 致谢 | 第135-137页 |
| 作者在攻读博士学位期间的研究成果 | 第137页 |