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第一章 绪论
§1.1引言
§1.2瞬时混合盲源分离研究发展与现状
§1.3卷积混合盲源分离研究发展与现状
§1.4本文的研究内容
参考文献
第二章 盲源分离的基础知识
§2.1引言
§2.2瞬时混合盲源分离
2.2.1信号模型与假设
2.2.2可分离性与分离原则
2.2.3分离系统与分离性能
§2.3卷积混合盲源分离
2.3.1信号模型与假设
2.3.2可分离性与分离原则
2.3.3分离系统与分离性能
§2.4本章小结
参考文献
第三章 改进的自然梯度算法
§3.1引言
§3.2自适应改进的自然梯度算法
3.2.1自然梯度算法
3.2.2结合动量项的自然梯度算法
3.2.3参数自适应控制算法
3.2.4仿真实验
§3.3基于自然梯度和非线性主分量分析的块递归盲源分离算法
3.3.1递归最小二乘盲源分离算法
3.3.2块递归的自适应盲源分离算法
3.3.3仿真实验
§3.4本章小结
参考文献
第四章基于变遗忘因子递归广义特征分解的盲源分离算法
§4.1引言
§4.2基于广义特征分解的盲源分离算法
§4.3递归广义特征分解的盲源分离算法
4.3.1递归更新
4.3.2近似幂迭代方法
4.3.3压缩处理
§4.4混合矩阵突变时基于时变遗忘因子的递归盲源分离算法
4.4.1时变遗忘因子
4.4.2在线决策规则
§4.5仿真实验
§4.6本章小结
参考文献
第五章数目未知的语音信号瞬时混合的盲分离与信源数目检测算法
§5.1引言
§5.2基于广义特征分解的非平稳信号的盲提取算法
5.2.1非平稳信号构成矩阵束的广义特征分解
5.2.2基于递归广义特征分解的盲提取算法
§5.3数目未知的语音信号瞬时混合盲分离与信源数目检测算法
5.3.1语音信号在线提取特性分析
5.3.2信源数目检测与分离算法
§5.4仿真实验
§5.5本章小结
参考文献
第六章基于多信道信号增强的卷积混合语音信号盲分离的后处理算法
§6.1引言
§6.2频域盲源分离算法
6.2.1卷积混合盲源分离问题的数学模型
6.2.2频域盲源分离算法
§6.3基于多信道信号增强的后处理算法
6.3.1分裂的语谱与多信道信号增强模型的关系
6.3.2基于多信道信号增强的后处理算法
§6.4仿真实验
§6.5本章小结
参考文献
第七章 结束语
§7.1本文内容总结
§7.2工作展望
致谢
作者在读期间的研究成果