| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 插图与列表清单 | 第13-15页 |
| 数学符号说明 | 第15-16页 |
| 第一章 盲源信号分离理论与算法综述 | 第16-43页 |
| ·引言 | 第16-25页 |
| ·信号处理中的多源多传感器问题 | 第16-17页 |
| ·源信号的混合与分离模型 | 第17-21页 |
| ·源信号及混合系统的性质问题 | 第21-23页 |
| ·盲源信号分离算法的分类 | 第23-25页 |
| ·盲源信号分离与独立分量分析的关系 | 第25-26页 |
| ·盲源信号分离与多输入多输出系统(MIMO)盲解卷积的关系 | 第26页 |
| ·瞬时混合信号盲分离算法综述 | 第26-35页 |
| ·基于二阶统计量的盲分离算法 | 第26-31页 |
| ·基于高阶统计量的盲分离算法 | 第31-34页 |
| ·基于信息论的盲分离算法 | 第34-35页 |
| ·瞬时混合信号盲分离的其它算法 | 第35页 |
| ·卷积混合信号盲分离算法综述 | 第35-40页 |
| ·卷积混合信号时域盲分离算法 | 第36-38页 |
| ·卷积混合信号频域盲分离算法 | 第38-40页 |
| ·本文主要研究内容 | 第40-43页 |
| 第二章 基于二阶统计量的盲分离理论与算法 | 第43-68页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·瞬时混合信号盲分离的去相关理论 | 第44-47页 |
| ·基于去相关的盲信号分离算法 | 第47-58页 |
| ·基于去相关判据的一般算法 | 第47-49页 |
| ·基于源信号非平稳性的简化算法 | 第49-51页 |
| ·盲分离算法仿真实验与结果讨论 | 第51-58页 |
| ·基于去相关的盲信号分离算法的推广 | 第58-60页 |
| ·一种用于双路信号盲分离的快速收敛算法 | 第60-67页 |
| ·路信号盲分离算法 | 第60-62页 |
| ·盲分离算法收敛性分析 | 第62-65页 |
| ·仿真实验与结果讨论 | 第65-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 第三章 基于高阶统计量的盲分离算法 | 第68-80页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·基于高阶统计量盲信号分离的一般性理论 | 第68-73页 |
| ·可分性约束条件 | 第68-69页 |
| ·基于高阶统计量的盲分离判据 | 第69-73页 |
| ·基于高阶统计量的盲信号分离算法 | 第73-76页 |
| ·仿真实验与结果讨论 | 第76-79页 |
| ·分离结果 | 第76-78页 |
| ·盲分离算法的瞬态特性 | 第78-79页 |
| ·与其它算法的比较 | 第79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第四章 瞬时混合信号盲分离的频域算法 | 第80-88页 |
| ·引言 | 第80页 |
| ·瞬时混合信号盲分离的纯频域算法 | 第80-86页 |
| ·纯频域盲分离算法 | 第80-83页 |
| ·仿真实验与结果讨论。 | 第83-86页 |
| ·瞬时混合信号盲分离的半时域半频域算法 | 第86-87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 第五章 基于二阶矩的卷积混合信号时域盲分离算法 | 第88-107页 |
| ·引言 | 第88页 |
| ·卷积混合信号盲分离的去相关理论 | 第88-97页 |
| ·简化的卷积混合模型 | 第88-93页 |
| ·去相关盲分离判据 | 第93-97页 |
| ·基于去相关的盲信号分离算法 | 第97-101页 |
| ·卷积混合信号盲分离的耦合LMS／RLS算法 | 第97-99页 |
| ·多路卷积混合信号盲分离的耦合LMS／RLS算法 | 第99-100页 |
| ·混合信号的可分性、混合滤波器性质及稳定性之间的关系 | 第100-101页 |
| ·仿真实验与结果讨论 | 第101-106页 |
| ·统计独立的MA(q)随机过程的卷积混合信号的分离 | 第101页 |
| ·源信号为两个独立语音信号的卷积混合 | 第101-104页 |
| ·Multi-LMS算法的仿真实验 | 第104-105页 |
| ·利用Double-LMS算法进行回波抵消 | 第105-106页 |
| ·小结 | 第106-107页 |
| 第六章 基于高阶累积量的卷积混合信号盲分离算法 | 第107-118页 |
| ·引言 | 第107页 |
| ·基于高阶累积量的盲分离判据 | 第107-109页 |
| ·基于高阶累积量的卷积混合信号盲分离算法 | 第109-113页 |
| ·双路情况下的盲分离算法 | 第109-111页 |
| ·多路情况下的盲分离算法 | 第111-113页 |
| ·仿真实验与结果讨论 | 第113-117页 |
| ·双路信号的分离 | 第113-114页 |
| ·三路信号的分离 | 第114-117页 |
| ·小结 | 第117-118页 |
| 第七章 基于功率谱密度矩阵联合对角化的卷积混合信号盲分离算法 | 第118-132页 |
| ·引言 | 第118页 |
| ·卷积混合信号盲分离的联合对角化原理 | 第118-122页 |
| ·基于功率谱密度矩阵联合对角化的盲分离算法 | 第122-125页 |
| ·IDIF函数的选择 | 第122页 |
| ·基于功率谱密度矩阵联合对角化的盲分离算法 | 第122-125页 |
| ·仿真实验与结果讨论 | 第125-131页 |
| ·混合信道已知的情况 | 第125-127页 |
| ·混响房间内实录语音信号的分离 | 第127-128页 |
| ·盲分离算法稳定性研究 | 第128-130页 |
| ·FFT数据块长度对算法性能的影响 | 第130-131页 |
| ·小结 | 第131-132页 |
| 第八章 基于信息论的卷积混合信号频域盲分离算法 | 第132-150页 |
| ·引言 | 第132页 |
| ·混合与分离模型 | 第132-134页 |
| ·自然梯度算法的几种推广形式 | 第134-136页 |
| ·基于Kullback-Leibler散度的卷积混合信号盲分离新算法 | 第136-140页 |
| ·与其它算法的比较 | 第140-141页 |
| ·仿真实验与结果讨论 | 第141-149页 |
| ·仿真卷积混合信号的盲分离 | 第142-144页 |
| ·实测卷积混合信号的盲分离 | 第144-147页 |
| ·FFT块大小与盲分离算法性能的关系 | 第147-148页 |
| ·与其它算法的比较 | 第148-149页 |
| ·小结 | 第149-150页 |
| 总结与展望 | 第150-153页 |
| 参考文献 | 第153-161页 |
| 攻读博士学位期间发表论文情况 | 第161-163页 |
| 创新点摘要 | 第163-164页 |
| 致谢 | 第164-165页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第165页 |
