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基于群智能优化的卷积混合盲分离算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究的背景及意义第10-11页
    1.2 国内外的研究现状及发展趋势第11-13页
    1.3 论文的主要内容及安排第13-16页
        1.3.1 论文的主要内容第13-14页
        1.3.2 内容安排第14-16页
第二章 盲源分离相关理论知识介绍第16-28页
    2.1 模型分类第16-18页
        2.1.1 线性瞬时混合第16-17页
        2.1.2 卷积混合第17-18页
    2.2 预处理第18-19页
        2.2.1 去均值第18页
        2.2.2 白化第18-19页
    2.3 线性瞬时混合盲分离第19-24页
        2.3.1 解混方法第19-23页
        2.3.2 模糊性第23-24页
    2.4 卷积混合盲分离第24-28页
        2.4.1 短时傅里叶变换第24页
        2.4.2 解混算法第24-26页
        2.4.3 模糊性消除第26-28页
    2.5 本章小结第28页
第三章 群智能算法第28-34页
    3.1 粒子群算法第28-30页
        3.1.1 算法描述第28-29页
        3.1.2 算法框图第29-30页
        3.1.3 算法步骤第30页
    3.2 蝙蝠算法第30-32页
        3.2.1 算法描述第30-31页
        3.2.2 算法框图第31-32页
        3.2.3 算法步骤第32页
    3.3 本章小结第32-34页
第四章 消除相位模糊的复值混合信号盲分离第34-50页
    4.1 相位模糊性第34-35页
    4.2 消除相位模糊的复值信号盲分离第35-41页
        4.2.1 消除相位模糊的分离矩阵第35-36页
        4.2.2 实Givens矩阵表示分离矩阵第36-37页
        4.2.3 实Givens矩阵中旋转角度的约束第37-40页
        4.2.4 蝙蝠算法优化旋转角度第40-41页
        4.2.5 算法步骤第41页
    4.3 消除相位模糊的后处理方法第41-43页
    4.4 算法仿真实验第43-48页
        4.4.1 通信信号盲分离第43-46页
        4.4.2 不同分布复值混合信号盲分离第46-48页
        4.4.3 消除相位模糊的后处理第48页
    4.5 本章小结第48-50页
第五章 基于复Givens矩阵与蝙蝠优化的卷积混合信号盲分离第50-56页
    5.1 复Givens矩阵表示分离矩阵第50-52页
    5.2 蝙蝠算法优化旋转角度第52页
    5.3 算法步骤第52-53页
    5.4 算法仿真实验第53-55页
    5.5 本章小结第55-56页
第六章 优化分离矩阵初始取值的IVA算法第56-62页
    6.1 IVA算法第56-58页
        6.1.1 目标函数第57页
        6.1.2 迭代公式第57-58页
    6.2 优化分离矩阵初始取值的IVA算法第58-59页
        6.2.1 算法描述第58页
        6.2.2 算法步骤第58-59页
    6.3 算法仿真实验第59-60页
    6.4 本章小结第60-62页
第七章 结论第62-64页
    7.1 所作工作总结第62-63页
    7.2 未来工作展望第63-64页
参考文献第64-70页
攻读硕士期间所取得的相关科研成果第70-72页
致谢第72页

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