稳定分布盲分离方法及应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景以及目的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外发展概述 | 第12-14页 |
| ·盲信号分离概述 | 第14-17页 |
| ·自信号分离的数学模型 | 第14-16页 |
| ·盲信号分离的算法和应用 | 第16-17页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第17-18页 |
| 第2章 稳定分布盲分离以及后非线性盲分离研究 | 第18-29页 |
| ·稳定分布概述 | 第18-25页 |
| ·稳定分布的模型 | 第18-21页 |
| ·稳定分布的几种特殊情况 | 第21-22页 |
| ·广义中心极限定理 | 第22-23页 |
| ·稳定分布的性质 | 第23-24页 |
| ·分数低阶统计量(FLOS) | 第24-25页 |
| ·基于后非线性(PNL)模型的非线性盲分离算法 | 第25-28页 |
| ·常用非线性混合模型 | 第25-27页 |
| ·基于PNL模型的非线性BSS算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于稳定分布的非线性盲分离算法 | 第29-48页 |
| ·稳定分布非线性盲分离算法模型 | 第29-31页 |
| ·几何线性化处理 | 第31-35页 |
| ·算法原理 | 第31-34页 |
| ·将儿何线性化算法应用在BSS中需解决的问题 | 第34-35页 |
| ·基于最小离差与旋转变换的稳定分布盲分离算法 | 第35-39页 |
| ·相关问题描述 | 第36-37页 |
| ·预处理 | 第37-38页 |
| ·基于MDC-RT算法的解混过程 | 第38-39页 |
| ·稳定分布非线性盲分离的算法步骤 | 第39-42页 |
| ·稳定分布下随机变量的产生 | 第39-41页 |
| ·算法步骤 | 第41-42页 |
| ·算法仿真及分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 α稳定分布生物医学信号处理与盲分离 | 第48-63页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·生物医学信号概述 | 第48-49页 |
| ·生物医学信号分布参数估计 | 第49-54页 |
| ·最大似然估计方法 | 第49-50页 |
| ·样本分位方法 | 第50-52页 |
| ·线性逼近法估计γ_(y(?)) | 第52-53页 |
| ·参数估计EEG噪声信号分布特性分析 | 第53-54页 |
| ·生物医学信号自适应滤波器的设计 | 第54-59页 |
| ·实数维低阶矩及协离差 | 第54-55页 |
| ·自适应滤波器设计原理 | 第55-57页 |
| ·算法仿真及分析 | 第57-59页 |
| ·盲分离算法在医学信号处理中的应用 | 第59-62页 |
| ·医学信号盲分离概述 | 第59-60页 |
| ·稳定分布盲分离算法仿真及分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
