通信信号的盲源分离算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·盲源分离的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·盲源分离研究的应用 | 第10-11页 |
| ·课题的研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 盲源分离的基本理论 | 第13-28页 |
| ·盲源分离的基本模型 | 第13-16页 |
| ·统计知识 | 第16-19页 |
| ·信息论基础知识 | 第19-23页 |
| ·熵 | 第19-21页 |
| ·互信息量 | 第21-22页 |
| ·负熵 | 第22-23页 |
| ·信号预处理 | 第23-25页 |
| ·零均值化 | 第23页 |
| ·白化 | 第23-25页 |
| ·盲源分离的性能评价指标 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 线性盲源分离算法的研究 | 第28-48页 |
| ·基于信息论的盲源分离 | 第28-31页 |
| ·极大似然度的盲源分离 | 第31-33页 |
| ·似然估计 | 第31-32页 |
| ·极大似然盲源分离算法 | 第32-33页 |
| ·联合近似对角化的盲源分离算法 | 第33-34页 |
| ·FastICA 算法及其改进 | 第34-45页 |
| ·FastICA 算法的研究 | 第34-36页 |
| ·FastICA 算法的改进 | 第36-39页 |
| ·仿真分析 | 第39-45页 |
| ·算法的对比与分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 后非线性盲源分离算法的研究 | 第48-63页 |
| ·非线性盲源分离解的存在性及不确定性 | 第48页 |
| ·后非线性盲源分离的模型 | 第48-49页 |
| ·基于马尔可夫的后非线性盲源分离研究 | 第49-57页 |
| ·马尔可夫盲源分离算法 | 第49-53页 |
| ·仿真分析 | 第53-57页 |
| ·基于互信息量的后非线性盲源分离研究 | 第57-61页 |
| ·基于互信息的后非线性盲源分离 | 第57-58页 |
| ·算法的改进 | 第58-60页 |
| ·仿真分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
