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目标信号分离技术研究

表目录第7-8页
图目录第8-10页
摘要第10-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第13-20页
    1.1 研究背景及意义第13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 发展历程第13-15页
        1.2.2 研究现状第15-17页
    1.3 论文主要工作与结构安排第17-20页
第二章 盲源分离基本理论与经典算法第20-38页
    2.1 引言第20页
    2.2 盲源分离数学模型第20-24页
        2.2.1 线性瞬时混合模型第20-22页
        2.2.2 盲源分离基本假设第22-23页
        2.2.3 盲源分离不确定性第23-24页
    2.3 观测信号预处理第24-26页
        2.3.1 零均值化第24页
        2.3.2 白化第24-26页
    2.4 独立性判决依据与分离性能指标第26-29页
        2.4.1 独立性判决依据第26-28页
        2.4.2 分离性能指标第28-29页
    2.5 经典算法性能仿真对比第29-37页
        2.5.1 基于峭度的 FastICA 算法第30-31页
        2.5.2 基于负熵的 FastICA 算法第31-32页
        2.5.3 特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法第32页
        2.5.4 分离性能仿真分析第32-37页
    2.6 本章小结第37-38页
第三章 基于小波去噪的带噪信号盲分离方法第38-52页
    3.1 引言第38页
    3.2 小波去噪原理及方法第38-44页
        3.2.1 小波去噪原理第38-39页
        3.2.2 小波去噪方法第39-42页
        3.2.3 去噪方法仿真分析第42-44页
    3.3 前、后去噪盲分离算法分离性能对比研究第44-48页
        3.3.1 前、后去噪盲分离算法基本思想第44-45页
        3.3.2 算法分离性能仿真第45-48页
    3.4 一种基于 JADE 与小波去噪的自适应盲分离方法第48-50页
        3.4.1 算法基本思想第48-49页
        3.4.2 算法实现步骤第49页
        3.4.3 仿真分析第49-50页
    3.5 本章小结第50-52页
第四章 改进白化的 MDL-FastICA 算法第52-66页
    4.1 引言第52页
    4.2 信源个数估计方法研究第52-56页
        4.2.1 特征值分解法第52-53页
        4.2.2 基于信息论准则的信源估计法第53-56页
    4.3 算法性能仿真对比第56-58页
        4.3.1 基于信噪比变化的性能仿真第56-57页
        4.3.2 基于快拍数变化的性能仿真第57-58页
    4.4 基于 MDL 估计并考虑噪声影响的改进白化方法第58-60页
    4.5 改进白化的 MDL-FastICA 算法第60-64页
        4.5.1 基本思想第60-61页
        4.5.2 实现步骤第61页
        4.5.3 仿真分析第61-64页
    4.6 本章小结第64-66页
第五章 基于 PSO-CF 的有限目标信号盲抽取算法第66-80页
    5.1 引言第66页
    5.2 基于规范四阶累积量的盲分离算法原理第66-69页
        5.2.1 问题模型第66页
        5.2.2 算法思想第66-67页
        5.2.3 实现步骤第67-69页
    5.3 基于 PSO-CF 的有限目标信号盲抽取算法第69-75页
        5.3.1 PSO-CF 原理第69-70页
        5.3.2 限制条件转化为参数编码第70页
        5.3.3 有限目标信号盲抽取算法思想第70-71页
        5.3.4 算法实现步骤第71-72页
        5.3.5 算法性能仿真第72-75页
    5.4 算法仿真综合比较第75-78页
        5.4.1 引入小波去噪并改进白化性能仿真第75-77页
        5.4.2 引入小波去噪的基于 PSO-CF 的盲分离算法性能仿真第77-78页
        5.4.3 改进白化的 PSO-CF 盲分离算法性能仿真第78页
    5.5 本章小结第78-80页
结束语第80-83页
参考文献第83-88页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第88-89页
致谢第89页

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