欠定盲源分离问题及其在信号提取中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·独立分量分析(ICA)国内外研究概况 | 第8-10页 |
| ·稀疏分量分析(SCA)国内外研究概况 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 2 独立分量分析 | 第12-33页 |
| ·主分量分析(PCA) | 第12-13页 |
| ·高阶矩和高阶累积量 | 第13-18页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的定义 | 第13-16页 |
| ·矩和累积量的性质 | 第16-18页 |
| ·负熵 | 第18-20页 |
| ·独立分量分析原理 | 第20-22页 |
| ·数学模型 | 第20-21页 |
| ·不确定性 | 第21-22页 |
| ·数据预处理 | 第22页 |
| ·独立分量分析典型算法 | 第22-33页 |
| ·快速 ICA算法(FastICA)及实验仿真 | 第23-27页 |
| ·带参考信号的 ICA算法(rICA)及实验仿真 | 第27-33页 |
| 3 基于 EMD和ICA的欠定盲源分离方法及应用 | 第33-44页 |
| ·经验模式分解(EMD) | 第33-35页 |
| ·自适应噪声抵消(ANC) | 第35页 |
| ·单路诱发电位快速提取 | 第35-38页 |
| ·国内外研究现状 | 第36-37页 |
| ·经典ICA提取方法的不确定性 | 第37-38页 |
| ·算法结构模型及实验仿真 | 第38-44页 |
| ·算法结构模型搭建 | 第38-40页 |
| ·仿真结果及分析 | 第40-44页 |
| 4 基于稀疏分量分析的欠定盲源分离方法及应用 | 第44-60页 |
| ·稀疏分解 | 第44-45页 |
| ·匹配追踪(MP)法 | 第45-47页 |
| ·欠定系统局灶解法(FOCUSS)及其推广 | 第47-48页 |
| ·两步法 | 第48-54页 |
| ·估计混合矩阵 | 第48-49页 |
| ·估计源信号 | 第49-50页 |
| ·算法仿真及结果分析 | 第50-54页 |
| ·基于EM和 PCA的稀疏分量分析改进算法 | 第54-60页 |
| ·算法原理 | 第54-56页 |
| ·仿真结果及分析 | 第56-60页 |
| 5 基于非负矩阵分解的盲源分离方法 | 第60-70页 |
| ·非负矩阵分解(NMF)原理 | 第60-62页 |
| ·NMF在图像特征提取中的应用及实验仿真 | 第62-65页 |
| ·NMF在盲源分离中的应用及实验仿真 | 第65-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
