基于谐波提取与相位一致性准则的盲源分离方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 盲源分离研究概述 | 第10-12页 |
| 1.3 盲源分离的应用 | 第12-14页 |
| 1.3.1 基本谐波信号盲源分离 | 第12-13页 |
| 1.3.2 旋转机械振动信号与盲源分离 | 第13页 |
| 1.3.3 语音信号盲源分离 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 盲分离的基础理论及经典算法 | 第16-28页 |
| 2.1 盲源分离类型及数学模型 | 第16-17页 |
| 2.1.1 线性瞬时混合系统 | 第16页 |
| 2.1.2 卷积混合系统 | 第16-17页 |
| 2.1.3 非线性混合系统 | 第17页 |
| 2.2 盲源分离的两个不确定性 | 第17页 |
| 2.3 盲源分离的经典方法 | 第17-26页 |
| 2.3.1 Fast-ICA | 第17-19页 |
| 2.3.2 基于势函数及最短路径法的盲源分离算法 | 第19-22页 |
| 2.3.3 线方向分离技术LOST算法 | 第22-24页 |
| 2.3.4 非线性投影列屏蔽方法 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基本谐波信号盲源分离问题 | 第28-40页 |
| 3.1 基本谐波信号盲源分离模型建立 | 第28-30页 |
| 3.1.1 时域模型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 频域模型 | 第29-30页 |
| 3.2 单源成分的判别及盲识别 | 第30-32页 |
| 3.2.1 单源成分 | 第30-31页 |
| 3.2.2 单源成分模式向量的构造 | 第31页 |
| 3.2.3 相位一致性准则 | 第31-32页 |
| 3.3 基于子空间投影法的盲恢复 | 第32-33页 |
| 3.4 基本谐波信号的盲分离流程 | 第33-34页 |
| 3.5 仿真实验及分析 | 第34-38页 |
| 3.5.1 混合矩阵估计 | 第35-36页 |
| 3.5.2 源信号恢复 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 短样本旋转机械信号盲源分离问题 | 第40-50页 |
| 4.1 旋转机械信号盲分离 | 第40页 |
| 4.2 短样本问题 | 第40-42页 |
| 4.3 基于频谱校正的谐波提取技术 | 第42-44页 |
| 4.3.1 频谱校正 | 第42-43页 |
| 4.3.2 频率合并及有效成分判定 | 第43-44页 |
| 4.3.3 单源成分判别准则 | 第44页 |
| 4.4 源数估计与改进K-均值聚类法 | 第44-45页 |
| 4.5 源信号的恢复 | 第45页 |
| 4.6 仿真实验及分析 | 第45-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 欠定语音信号盲源分离问题 | 第50-70页 |
| 5.1 单源时频成分及盲识别 | 第50页 |
| 5.2 语音信号中的谐波结构 | 第50-51页 |
| 5.3 非理想时频工具及频谱校正 | 第51-52页 |
| 5.3.1 非理想时频工具的谱泄漏问题 | 第51-52页 |
| 5.3.2 短时傅立叶变换下的频谱校正 | 第52页 |
| 5.4 单源时频成分的判别 | 第52-54页 |
| 5.4.1 频率合并及有效成分判定 | 第52-53页 |
| 5.4.2 相位一致性准则的修正 | 第53-54页 |
| 5.5 基于数据密度峰的聚类法 | 第54-55页 |
| 5.6 基于子空间投影法的盲恢复 | 第55-56页 |
| 5.7 仿真实验及分析 | 第56-68页 |
| 5.7.1 单源模式筛选定性及定量分析 | 第56-60页 |
| 5.7.2 单源时频成分起源探究 | 第60-62页 |
| 5.7.3 对随机生成混合矩阵的鲁棒性 | 第62-63页 |
| 5.7.4 对噪声的鲁棒性 | 第63-65页 |
| 5.7.5 盲源分离整体性能 | 第65-68页 |
| 5.8 本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 总结及展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 局限性分析及展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
