广义特征分解盲源分离算法的若干问题研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景及其意义 | 第7页 |
| ·盲源分离的问题描述及常用算法 | 第7-11页 |
| ·盲分离的问题描述 | 第7-9页 |
| ·盲分离的常用算法 | 第9-11页 |
| ·盲源分离现状及其发展趋势 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·盲源分离发展趋势 | 第12页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 盲源分离问题的预处理研究 | 第14-26页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·小波分析基本理论 | 第14-16页 |
| ·连续小波变换 | 第14-15页 |
| ·离散小波变换 | 第15页 |
| ·小波包分解 | 第15-16页 |
| ·小波降噪的基本知识 | 第16-18页 |
| ·小波降噪的基本流程 | 第16-17页 |
| ·常用的小波降噪方法及存在问题 | 第17-18页 |
| ·基于卷积型小波包变换的信号降噪研究 | 第18-25页 |
| ·卷积型小波包变换 | 第18-19页 |
| ·噪声在卷积型小波包变换中的传播特性 | 第19-20页 |
| ·基于卷积型小波包的信号降噪算法实现 | 第20-22页 |
| ·仿真研究 | 第22-25页 |
| ·结论 | 第25-26页 |
| 第三章 基于时频分析的广义特征盲源分离 | 第26-41页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·广义特征值盲分离算法 | 第26-28页 |
| ·基于二进小波变换的广义特征值盲分离算法 | 第28-33页 |
| ·二进小波变换 | 第28-29页 |
| ·基于二进小波变换的 GED 盲分离算法 | 第29-30页 |
| ·仿真研究 | 第30-33页 |
| ·基于EMD 分解的广义特征值盲分离算法 | 第33-40页 |
| ·经验模态分解 | 第34-36页 |
| ·基于EMD 分解的广义特征盲分离算法 | 第36-37页 |
| ·仿真研究 | 第37-40页 |
| ·总结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于核函数的广义特征盲源分离 | 第41-47页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·非线性混合盲分离模型 | 第41-42页 |
| ·基于核函数的广义特征分解非线性盲分离算法 | 第42-46页 |
| ·Mercer 核函数 | 第42-43页 |
| ·基于核函数的广义特征分解盲分离算法 | 第43-44页 |
| ·改进的基于核函数的广义特征值盲分离算法 | 第44-45页 |
| ·仿真研究 | 第45-46页 |
| ·总结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·工作总结 | 第47页 |
| ·工作展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56页 |
