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基于循环平衡理论的盲源分离算法

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
图索引第11-13页
符号表第13-14页
第1章 绪论第14-27页
   ·课题研究的意义第14-16页
   ·课题研究的现状第16-25页
     ·循环平稳理论的研究现状第17-20页
     ·盲源分离算法的发展现状第20-24页
     ·基于循环平稳理论的盲源分离第24-25页
   ·课题研究的背景第25页
   ·论文主要工作和结构安排第25-27页
第2章 基于循环平稳理论的盲源分离第27-45页
   ·盲源分离的基本理论与算法第27-31页
     ·盲源分离的数学模型第27-29页
     ·盲源分离的算法分析第29-30页
     ·盲源分离的评价指标第30-31页
   ·循环平稳理论第31-43页
     ·低阶循环平稳过程第33-38页
     ·高阶循环统计量第38-43页
   ·基于循环平稳理论的盲源分离第43页
   ·本章小结第43-45页
第3章 基于循环平稳度的盲源分离算法第45-72页
   ·二阶循环平稳度分离准则第45-47页
     ·二阶循环统计量第45-46页
     ·二阶循环平稳度准则第46-47页
   ·基于二阶循环统计量的DCS盲源分离算法第47-54页
     ·基于循环平稳理论的盲源分离原理第47-50页
     ·算法性能分析第50-51页
     ·仿真试验第51-54页
   ·高阶累积量循环平稳度准则第54-64页
     ·高阶循环累积量第55-59页
     ·高阶循环平稳度分离准则第59-64页
   ·基于高阶循环平稳度准则的盲源分离算法第64-70页
     ·算法原理第64-66页
     ·计算机仿真第66-69页
     ·算法性能分析第69-70页
   ·小结第70-72页
第4章 基于对角化原理的循环平稳盲源分离算法第72-102页
   ·矩阵对角化及特征值分解第72-82页
     ·矩阵可对角化理论第72-77页
       ·特征值和特征向量矩阵的对角化第73-76页
       ·可对角化矩阵第76-77页
     ·矩阵的奇异值分解第77-78页
     ·信号的白化处理第78-82页
       ·盲源分离算法中分离矩阵第79-80页
       ·信号的白化处理第80-82页
   ·二阶循环平稳理论的鲁棒白化平均矩阵对角化盲源分离算法第82-90页
     ·鲁棒预白化第82-83页
     ·基于鲁棒白化平均矩阵对角化盲源分离算法第83-84页
     ·算法的基本理论第84-87页
     ·算法性能指标第87页
     ·计算机仿真第87-90页
   ·联合近似对角化原理第90-93页
     ·循环累积量矩阵第90-91页
     ·联合近似对角化原理第91-93页
   ·基于四阶循环累积量的JADE盲源分离算法第93-101页
     ·JADE盲源分离算法原理第93-95页
     ·基于四阶循环累积量的JADE盲源分离算法第95-97页
     ·试验仿真第97-101页
   ·小结第101-102页
第5章 互信息量最小化的循环平稳信号盲源分法第102-119页
   ·信息论的基本概念第102-103页
     ·KL散度第102页
     ·互信息量第102-103页
   ·基于互信息量的盲源分离算法第103-109页
     ·目标函数第103-105页
     ·寻优算法第105-109页
   ·基于最小互信息量的循环平稳盲源分离算法第109-118页
     ·信息量最小化准则第109-110页
     ·基于最小互信息量的循环平稳盲源分离算法第110-113页
     ·计算机仿真第113-117页
     ·算法性能分析第117-118页
   ·本章小结第118-119页
第6章 总结与展望第119-122页
   ·本文所做的工作第119-120页
   ·本文的创新点第120-121页
   ·进一步的研究方向第121-122页
参考文献第122-131页
致谢第131-132页
在读期间发表的论文及科研工作情况第132-133页

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