| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| ·盲源分离的背景及意义 | 第13-14页 |
| ·盲源分离的发展及现状 | 第14-16页 |
| ·盲源分离算法综述 | 第16-18页 |
| ·ICA 与 BSS 的关系 | 第18页 |
| ·论文结构与安排 | 第18-20页 |
| 第2章 基于最小均方误差的卷积混合信号时域盲分离算法 | 第20-35页 |
| ·最小均方自适应算法 | 第20-23页 |
| ·最小均方误差算法的结构 | 第20-21页 |
| ·传统时域 LMS 算法分析 | 第21-23页 |
| ·LMS 块算法 | 第23-28页 |
| ·块自适应滤波器 | 第23-25页 |
| ·时域 LMS 块算法 | 第25-26页 |
| ·单路 LMS 块算法频域实现 | 第26-28页 |
| ·基于简化模型的去相关盲分离算法 | 第28-34页 |
| ·基于去相关的盲分离算法 | 第28-31页 |
| ·仿真实验与结果讨论 | 第31-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于功率谱密度和 KL 散度的卷积混合信号频域积分盲分离算法 | 第35-45页 |
| ·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35-37页 |
| ·IDIF 函数的选取 | 第35-36页 |
| ·基于功率谱密度矩阵联合对角化的卷积混合盲分离算法 | 第36-37页 |
| ·基于信息论的卷积混合频域积分盲分离算法 | 第37-42页 |
| ·基于 Kullback-Leibler 散度的自然梯度算法 | 第37-39页 |
| ·基于信息论的卷积混合频域积分盲分离算法 | 第39-42页 |
| ·实验仿真与结果讨论 | 第42-44页 |
| ·仿真混合信号盲分离 | 第42-43页 |
| ·实测卷积混合语音信号盲分离 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于块的 DLMS 盲分离算法及其频域实现 | 第45-60页 |
| ·时域 DLMS 块算法 | 第45-47页 |
| ·时域 DLMS 块算法 | 第45-46页 |
| ·时域 LMS 块算法的收敛性及块长的选择 | 第46-47页 |
| ·频域 DLMS 块算法 | 第47-54页 |
| ·重叠保留法与重叠存储法 | 第48-50页 |
| ·频域 DLMS 块算法 | 第50-52页 |
| ·频域 DLMS 块算法分析 | 第52-54页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第54-59页 |
| ·源信号为独立语音的卷积混合信号盲分离 | 第54-55页 |
| ·源信号为白噪声序列的卷积混合信号盲分离 | 第55-56页 |
| ·实测卷积混合语音信号盲分离 | 第56-57页 |
| ·与 DLMS 算法比较 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第5章 基于帕斯维尔定理的频域积分算法 | 第60-74页 |
| ·理论介绍 | 第60-63页 |
| ·Parseval 恒等式介绍 | 第60-61页 |
| ·去相关与最小均方误差算法 | 第61-63页 |
| ·频域积分算法 | 第63-65页 |
| ·基于帕斯维尔定理的频域积分算法 | 第63-64页 |
| ·算法分析 | 第64-65页 |
| ·算法仿真与结果讨论 | 第65-71页 |
| ·双路卷积语音信号盲分离仿真 | 第66-67页 |
| ·双路卷积白噪声信号盲分离仿真 | 第67-68页 |
| ·与其他算法的比较 | 第68-71页 |
| ·频域积分盲分离算法仿真比较 | 第71-73页 |
| ·仿真混合信号盲分离 | 第71-72页 |
| ·源信号未知的混合信号盲分离 | 第72-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 第6章 基于四节累积量的 fastICA 算法稳定性分析 | 第74-87页 |
| ·标准 ICA 算法 | 第74-77页 |
| ·ICA 的原理及其模型 | 第74-76页 |
| ·ICA 的基本方法 | 第76-77页 |
| ·FastICA 算法稳定性分析 | 第77-83页 |
| ·基于四阶累积量的 fastICA 算法 | 第77-79页 |
| ·fastICA 稳定性分析 | 第79-81页 |
| ·fastICA 收敛性分析 | 第81-83页 |
| ·算法仿真及结果分析 | 第83-86页 |
| ·源信号四阶累积量不同 | 第83-84页 |
| ·源信号具有相同的四阶累积量 | 第84-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 结论 | 第87-89页 |
| 1．总结 | 第87-88页 |
| 2．展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
