| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究盲信号分离的意义 | 第10-11页 |
| ·盲信号分离的国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·盲信号分离的应用领域 | 第15-18页 |
| ·语音信号处理和图像信号处理领域 | 第16页 |
| ·生物医学信号处理领域 | 第16页 |
| ·通信信号处理领域 | 第16-17页 |
| ·工业过程监测领域 | 第17页 |
| ·金融分析领域 | 第17-18页 |
| ·本课题的研究背景 | 第18页 |
| ·论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 线性混合盲信号分离基本理论与算法 | 第20-37页 |
| ·线性混合盲信号分离模型 | 第20-23页 |
| ·数学模型 | 第20-21页 |
| ·假设条件与不确定性 | 第21-22页 |
| ·盲信号分离前的预处理 | 第22-23页 |
| ·盲信号分离的独立性判据 | 第23-27页 |
| ·最小互信息判据 | 第23-24页 |
| ·极大似然判据 | 第24-25页 |
| ·最大化峭度判据 | 第25页 |
| ·最大化负熵判据 | 第25-27页 |
| ·盲信号分离算法 | 第27-35页 |
| ·梯度算法 | 第27-28页 |
| ·快速固定点算法 | 第28-30页 |
| ·特征矩阵的联合对角化算法 | 第30-32页 |
| ·基于信号时间结构的算法 | 第32-35页 |
| ·盲信号分离算法的性能评判 | 第35-36页 |
| ·主观定性评判方法 | 第35页 |
| ·客观定量评判方法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于粒子群优化的有序盲信号分离算法与应用 | 第37-61页 |
| ·粒子群优化算法 | 第37-40页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第37-38页 |
| ·改进粒子群优化算法 | 第38-40页 |
| ·基于粒子群优化的有序盲信号分离算法 | 第40-43页 |
| ·目标函数的选取 | 第40-41页 |
| ·参数编码与初始粒子群体的确定 | 第41页 |
| ·消源与新混合信号的形成 | 第41-42页 |
| ·算法描述 | 第42-43页 |
| ·仿真实验 | 第43-49页 |
| ·超高斯信号盲分离实验 | 第43-46页 |
| ·亚高斯信号盲分离实验 | 第46-47页 |
| ·混合类型信号盲分离实验 | 第47-48页 |
| ·分离性能分析 | 第48-49页 |
| ·在工频干扰消除中的应用 | 第49-60页 |
| ·基于粒子群优化的有序盲分离算法的工频干扰消除 | 第49-55页 |
| ·基于信号时间结构盲分离算法的工频干扰消除 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于细菌群体趋药性的有序盲信号分离算法与应用 | 第61-81页 |
| ·带探测判断和优势细菌随机扰动的细菌群优化算法 | 第61-68页 |
| ·单细菌优化算法 | 第61-63页 |
| ·DPBCC算法 | 第63-65页 |
| ·测试函数实验 | 第65-68页 |
| ·基于DPBCC算法的有序盲信号分离算法 | 第68-70页 |
| ·目标函数的选取 | 第68页 |
| ·细菌参数编码与消源计算 | 第68-69页 |
| ·算法描述 | 第69-70页 |
| ·仿真实验 | 第70-76页 |
| ·亚高斯信号盲分离实验 | 第70-72页 |
| ·超高斯信号盲分离实验 | 第72-74页 |
| ·混合类型信号盲分离实验 | 第74-75页 |
| ·分离性能分析 | 第75-76页 |
| ·在工频干扰消除中的应用 | 第76-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 基于细菌觅食优化的盲信号分离算法与应用 | 第81-102页 |
| ·细菌觅食优化算法 | 第81-84页 |
| ·基于改进的细菌觅食优化算法的盲信号分离算法 | 第84-88页 |
| ·盲信号分离的目标函数 | 第84-85页 |
| ·菌群位置编码与优化分离过程 | 第85-88页 |
| ·算法描述 | 第88页 |
| ·仿真实验 | 第88-93页 |
| ·超高斯信号盲分离实验 | 第89-90页 |
| ·亚高斯信号盲分离实验 | 第90-91页 |
| ·混合类型信号盲分离实验 | 第91-93页 |
| ·分离性能分析 | 第93页 |
| ·在工频干扰消除中的应用 | 第93-101页 |
| ·基于改进细菌觅食优化算法的盲分离算法的工频干扰消除 | 第93-97页 |
| ·基于粒子群优化算法的盲分离算法的工频干扰消除 | 第97-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 总结与展望 | 第102-104页 |
| ·本文工作总结 | 第102-103页 |
| ·未来工作展望 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115页 |