基于信号峭度的复值盲分离算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.2 盲信号分离与独立分量分析 | 第10-11页 |
| 1.3 复值ICA算法的发展和现状 | 第11-14页 |
| 1.4 论文的主要创新点及内容安排 | 第14-17页 |
| 第2章 复值ICA算法的基本理论 | 第17-31页 |
| 2.1 信息论的基础知识 | 第17-20页 |
| 2.2 复值ICA的数学模型及不确定性 | 第20-25页 |
| 2.2.1 数学模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 ICA的可解性分析 | 第21-24页 |
| 2.2.3 ICA算法的不确定性 | 第24-25页 |
| 2.3 三种常见的ICA模型的估计方法 | 第25-26页 |
| 2.4 典型的ICA算法 | 第26-30页 |
| 2.4.1 Informax算法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 联合近似对角化算法(JADE) | 第28页 |
| 2.4.3 随机梯度法 | 第28-29页 |
| 2.4.4 自然梯度算法 | 第29-30页 |
| 2.5 两种衡量ICA分离性能的指标 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 一种基于标准峭度的新型复值盲分离算法 | 第31-45页 |
| 3.1 代价函数及峭度 | 第31-35页 |
| 3.1.1 代价函数概念 | 第31-32页 |
| 3.1.2 典型的代价函数 | 第32-33页 |
| 3.1.3 峭度 | 第33-35页 |
| 3.2 基于标准峭度的新型复值算法 | 第35-39页 |
| 3.2.1 新型代价函数的推导 | 第35-36页 |
| 3.2.2 算法的实现原理 | 第36-37页 |
| 3.2.3 算法的实现过程 | 第37-39页 |
| 3.3 仿真实验及性能分析 | 第39-43页 |
| 3.3.1 仿真实验 | 第39-41页 |
| 3.3.2 性能分析 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于非线性函数标准峭度的复值盲分离算法 | 第45-59页 |
| 4.1 非线性函数 | 第45-48页 |
| 4.1.1 选取规则 | 第45-47页 |
| 4.1.2 常见的非线性函数 | 第47-48页 |
| 4.2 基于非线性函数标准峭度的复值算法 | 第48-52页 |
| 4.2.1 代价函数的设计与实现 | 第48-49页 |
| 4.2.2 算法的实现原理 | 第49-50页 |
| 4.2.3 算法的实现过程 | 第50-52页 |
| 4.3 仿真实验及性能分析 | 第52-56页 |
| 4.3.1 仿真实验 | 第52-54页 |
| 4.3.2 性能分析 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 工作的总结 | 第59页 |
| 5.2 对今后研究的展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第69页 |
