基于仿生智能的卷积混合盲信号分离算法研究

目录

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 盲信号分离算法的发展现状

1.3 论文的主要研究内容及结构安排

1.3.1 论文的主要研究内容

1.3.2 论文的整体结构安排

第二章 盲信号分离算法相关理论

2.1 盲信号分离模型

2.1.1 线性混合和解混模型

2.1.2 卷积混合和解混模型

2.2 线性混合盲信号分离

2.2.1 解混算法

2.2.2 算法的不确定性

2.3 卷积混合盲信号分离

2.3.1 短时傅里叶变换

2.3.2 信号预处理

2.3.3 信号分离算法

2.3.4 信号后处理

2.4 盲信号分离算法的性能评价

2.5 本章小结

第三章 仿生智能算法

3.1 仿生智能算法简介

3.2 回溯搜索算法

3.3 受启发的回溯搜索算法

3.3.1 全新的搜索方程

3.3.2 改进的搜索方程

3.4 仿真实验

3.4.1 测试算法的收敛速度和收敛精度

3.4.2 测试算法的迭代次数

3.4.3 与其它算法的性能比较

3.5 本章小结

第四章 受启发的回溯搜索算法在卷积混合盲信号分离算法的应用

4.1 分离矩阵的表示

4.2 旋转角度的优化

4.3 算法步骤

4.4 仿真实验

4.5 本章小结

第五章 基于复值回溯搜索的卷积混合盲信号分离算法

5.1 复值回溯搜索算法

5.2 QR分解方法求解分离矩阵

5.3 基于复值BS的卷积混合盲信号分离解混算法

5.3.1 算法描述

5.3.2 算法步骤

5.4 仿真实验

5.5 本章小结

第六章 基于复值回溯搜索和IVA的卷积混合盲信号分离算法

6.1 IVA算法简介

6.1.1 目标函数

6.1.2 优化算法

6.2 基于复值BS和IVA的卷积混合盲信号分离解混算法

6.2.1 算法描述

6.2.2 算法步骤

6.3 仿真实验

6.4 本章小结

第七章 结论

7.1 总结

7.2 展望

参考文献

攻读硕士期间所取得的相关科研成果

致谢