| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.1.1 盲信号处理和盲源分离 | 第10-11页 |
| 1.1.2 信道编码盲识别 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第13-20页 |
| 1.2.1 盲源分离技术的发展 | 第13-18页 |
| 1.2.2 信道编码盲识别技术研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 研究重点及章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 盲源分离的理论基础 | 第22-46页 |
| 2.1 盲源分离的基本原理 | 第22-24页 |
| 2.2 源信号的混合与分离模型 | 第24-29页 |
| 2.2.1 瞬时混合模型与分离模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 卷积混合模型与分离模型 | 第25-26页 |
| 2.2.3 非线性瞬时混合模型与分离模型 | 第26-27页 |
| 2.2.4 关于盲源分离的一些假设和两个不确定性 | 第27-29页 |
| 2.3 盲源分离的数学基础 | 第29-36页 |
| 2.3.1 统计分析基础 | 第29-33页 |
| 2.3.2 几个重要的数学概念 | 第33-36页 |
| 2.4 盲源分离的算法构造和预处理 | 第36-41页 |
| 2.4.1 盲源分离的算法构造 | 第36-37页 |
| 2.4.2 盲源分离的预处理 | 第37-38页 |
| 2.4.3 常用的对比函数 | 第38-39页 |
| 2.4.4 常用的优化方法 | 第39-41页 |
| 2.5 盲源分离效果的评价 | 第41-43页 |
| 2.5.1 基于信号的评价 | 第41-42页 |
| 2.5.2 基于系统矩阵的评价 | 第42-43页 |
| 2.6 本章小结 | 第43-46页 |
| 第3章 独立分量分析的扩展和相关算法 | 第46-74页 |
| 3.1 独立分量分析 | 第46-55页 |
| 3.1.1 独立分量分析 | 第46-47页 |
| 3.1.2 几种典型的独立分量分析算法 | 第47-51页 |
| 3.1.3 仿真分析 | 第51-55页 |
| 3.2 自然梯度算法的推广 | 第55-56页 |
| 3.2.1 非完整的学习规则 | 第55-56页 |
| 3.2.2 用正交性约束的自然黎曼梯度 | 第56页 |
| 3.3 一种改进的超定自然梯度算法 | 第56-63页 |
| 3.3.1 向量空间的正交分解和投影 | 第56-58页 |
| 3.3.2 源信号数目未知时超定模式下的盲源分离的可分性 | 第58-59页 |
| 3.3.3 源信号数目未知时自然梯度算法的收敛度 | 第59-60页 |
| 3.3.4 改进的超定自然梯度算法推导 | 第60-61页 |
| 3.3.5 仿真分析 | 第61-63页 |
| 3.4 使用时间结构的独立分量分析算法 | 第63-72页 |
| 3.4.1 AMUSE 算法及其扩展 | 第64-67页 |
| 3.4.2 一种改进的不动点算法 | 第67-68页 |
| 3.4.3 分离原理的比较 | 第68-69页 |
| 3.4.4 仿真分析 | 第69-72页 |
| 3.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第4章 基于稀疏特征的欠定盲源分离 | 第74-96页 |
| 4.1 系统模型和数学基础 | 第74-79页 |
| 4.1.1 系统模型和先验假设 | 第74-75页 |
| 4.1.2 数学基础 | 第75-79页 |
| 4.2 欠定盲源混合的可分离性 | 第79-83页 |
| 4.2.1 信号稀疏度的度量 | 第79-81页 |
| 4.2.2 稀疏度的计算和可分离性 | 第81-83页 |
| 4.3 典型欠定盲源分离 2 阶段算法 | 第83-88页 |
| 4.3.1 基于混合矩阵估计的聚类算法 | 第83-84页 |
| 4.3.2 信源的估计与恢复 | 第84-87页 |
| 4.3.3 算法缺点 | 第87-88页 |
| 4.4 一种改进的欠定盲分离算法 | 第88-94页 |
| 4.4.1 信源个数和混合矩阵的估计 | 第88-89页 |
| 4.4.2 信源的估计与恢复 | 第89-91页 |
| 4.4.3 仿真分析 | 第91-94页 |
| 4.6 本章小结 | 第94-96页 |
| 第5章 一种 RS 码的快速盲识别算法 | 第96-116页 |
| 5.1 信道编码的数学基础和识别模型 | 第96-100页 |
| 5.1.1 信道编码的数学基础 | 第96-99页 |
| 5.1.2 信道编码识别的数学模型 | 第99-100页 |
| 5.2 统计模式识别方法 | 第100-103页 |
| 5.3 一种基于本原元的快速 RS 码盲识别算法 | 第103-114页 |
| 5.3.1 线性分组码的基础知识 | 第103页 |
| 5.3.2 RS 码的定义 | 第103-105页 |
| 5.3.3 RS 码盲识别的原理 | 第105-107页 |
| 5.3.4 RS 码盲识别的实现 | 第107-112页 |
| 5.3.5 仿真分析 | 第112-114页 |
| 5.4 本章小结 | 第114-116页 |
| 第6章 结论 | 第116-118页 |
| 6.1 主要研究工作及创新点 | 第116-117页 |
| 6.2 尚待研究的问题 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-130页 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 | 第130-132页 |
| 学术论文 | 第130-131页 |
| 参加研究的科研项目 | 第131-132页 |