盲源分离与盲信号提取问题研究

1 绪论	第1-14页
·引言	第9-10页
·本文的主要研究工作	第10-14页
·本课题研究现状简述	第10-12页
·本论文主要内容	第12-14页
2 盲源分离与盲信号提取	第14-29页
·BSS问题数学描述	第14页
·BSS问题的可实现性	第14-15页
·BSS研究的主要方法	第15-26页
·独立分量分析(ICA)	第15-19页
·最小互信息(MMI)	第19-20页
·最大似然估计(MLE)	第20-22页
·联合对角化法(JDE)	第22-23页
·状态空间法(SS)	第23-26页
·盲信号提取(BSE)	第26-27页
·小结	第27-29页
3 盲源分离算法的研究	第29-58页
·ICA方法在BSS中的应用	第29-37页
·基于FastICA的最大似然估计算法	第29-34页
a 最大化峭度法	第29-31页
b 最大化负熵法	第31-33页
c 基于MLE的FastICA算法	第33-34页
·仿真实验与结果分析	第34-37页
·特征函数联合对角化算法的研究	第37-45页
·联合对角化法的基本准则	第37-41页
·仿真实验与结果分析	第41-45页
·RBF在BSS算法中的研究	第45-50页
·RBF神经网络简介	第45-46页
·RBF在算法中的应用	第46-49页
·仿真实验与结果分析	第49-50页
·BSE算法研究	第50-56页
·BSE算法推导	第50-54页
·仿真实验与结果分析	第54-56页
·小结	第56-58页
4 盲信号分离实现方法	第58-65页
·盲源分离的应用	第58-60页
·盲信号分离实现方法	第60-64页
·小结	第64-65页
5 总结与展望	第65-67页
致谢	第67-68页
参考文献	第68-73页
作者在攻读硕士期间所发表的论文	第73页