基于FastICA算法的超高阶收敛盲信号分离技术研究

目录

第一章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2盲信号分离技术国内外研究状况

1.2.1盲信号分离技术国外研究状况

1.2.2盲信号分离技术国内研究状况

1.3本文研究内容与结构

第二章 盲信号分离技术理论基础

2.1盲信号分离技术概述

2.1.1 BSS假设条件

2.1.2 BSS先验条件

2.1.3 BSS模糊性

2.2盲信号分离数学模型

2.3独立分量分析ICA

2.4独立分量分析算法的目标函数

2.4.1非高斯性

2.4.2负熵

2.5独立分量分析算法的优化算法

2.5.1预处理

2.5.2 FastICA算法

2.6盲信号分离评价指标

2.6.1信噪比

2.6.2相似系数

2.7本章小结

第三章 基于负熵的预白化超高阶FastICA算法

3.1基于盲信号分离的负熵和预白化

3.1.1基于盲信号分离的负熵

3.1.2基于盲信号分离的预白化

3.2基于负熵的预白化二阶收敛FastICA算法

3.2.1基于负熵的预白化FastICA算法

3.2.2牛顿迭代法

3.2.3牛顿迭代法的收敛性

3.2.4基于负熵的预白化二阶收敛FastICA算法

3.2.5多个独立分量的并行分离

3.3一种基于负熵的预白化超高阶FastICA算法

3.3.1牛顿迭代公式修正

3.3.2超高阶牛顿迭代式迭代收敛性分析

3.3.3超高阶牛顿迭代式数值实验

3.3.4基于负熵的预白化超高阶FastICA算法

3.4本章小结

第四章 基于负熵的预白化超高阶FastICA算法仿真实验

4.1不含噪语音信号盲分离仿真实验

4.2含噪语音信号盲分离仿真实验

4.3不同信噪比下的语音信号盲分离仿真实验

4.4本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

攻读学位期间的研究成果

致谢

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