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第一章绪论
1.1模式表示非负矩阵分解算法
1.1.1 非负矩阵分解算法概述
1.1.2模式表示非负矩阵分解算法的引出
1.2本文工作及内容安排
第二章NMF算法理论概述
2.1 NMF算法的引出
2.2 NMF算法理论
2.2.1 问题描述
2.2.2 目标函数
2.2.3迭代规则
2.3盲信号分离与NMF
2.4本章小结
第三章PE-NMF算法理论
3.1数据的模式表示
3.2 PE-NMF的优化准则
3.3 PE-NMF算法描述
3.4本章小结
第四章实验分析与设计
4.1评判标准——信噪比(SNR)
4.2验证性实验
4.2.1 ICA与统计独立高斯分布信源的信号分离
4.2.2 PE-NMF与统计独立/相关的信号分离
4.2.3 PE-NMF与统计独立高斯分布的信号分离
4.2.4小结
4.3算法的初始化及迭代次数对PE-NMF信号分离效果的影响
4.3.1数据分布集中/分散程度的描述
4.3.2实验设计
4.3.3第1000次迭代的结果分析
4.3.4不同迭代次数的对比分析
4.3.5 结论
4.4信源之间的相关性对PE-NMF信号分离效果的影响
4.4.1实验设计
4.4.2实验结果分析
4.4.3结论
4.5噪声对PE-NMF信号分离效果的影响
4.5.1实验设计与结果
4.5.2结论
4.6 PE-NMF结合ICA的信号分离
4.6.1 实验设计与结果
4.6.2结论
4.7本章小结
结束语
致谢
参考文献
硕士期间发表的论文