| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·主要研究工作 | 第10-11页 |
| 2 独立分量分析方法概述 | 第11-21页 |
| ·ICA模型与假设 | 第11-12页 |
| ·代价函数 | 第12-14页 |
| ·实数ICA | 第14-15页 |
| ·复数ICA | 第15-16页 |
| ·复数信号分类 | 第15页 |
| ·复数ICA算法分类 | 第15-16页 |
| ·基于峭度最大化的复数ICA算法 | 第16-21页 |
| ·复梯度算子 | 第16-17页 |
| ·峭度代价函数 | 第17-18页 |
| ·基于峭度最大化的梯度算法(KM-G) | 第18-19页 |
| ·基于峭度最大化的定点算法(KM-F) | 第19-21页 |
| 3 独立分量分析方法存在问题与解决方案 | 第21-24页 |
| ·存在问题 | 第21页 |
| ·实数ICA解决方案 | 第21-23页 |
| ·复数ICA解决方案 | 第23-24页 |
| 4 基于峭度最大化的复数ICA-R梯度算法(KM-G-R) | 第24-32页 |
| ·算法原理 | 第24-27页 |
| ·仿真实验与性能分析 | 第27-32页 |
| ·仿真实验1—分离圆形信号 | 第27-29页 |
| ·仿真实验2—分离非圆信号 | 第29-30页 |
| ·仿真实验3—分离圆形和非圆信号 | 第30-32页 |
| 5 基于峭度最大化的复数ICA-R定点算法 | 第32-39页 |
| ·算法原理 | 第32-34页 |
| ·仿真实验与性能分析 | 第34-39页 |
| ·仿真实验1—分离圆形信号 | 第34-35页 |
| ·仿真实验2—分离非圆信号 | 第35-36页 |
| ·仿真实验3—分离圆形和非圆信号 | 第36-39页 |
| 6 fMRI应用研究与结果分析 | 第39-57页 |
| ·功能磁共振成像信号(fMRI)简介 | 第39-40页 |
| ·fMRI数据预处理 | 第40-44页 |
| ·源信号数目估计 | 第40-42页 |
| ·源信号数据降维 | 第42-44页 |
| ·fMRI分离实验 | 第44-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |