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內(nèi)容簡介

　　盲源分離（Bss）是現(xiàn)代信號處理的重要前沿研究領(lǐng)域之一，是在源信號及傳輸信道未知的情況下，僅利用接收濾波器輸出的觀測數(shù)據(jù)恢復(fù)源信號的方法，在通信、語音處理、圖像處理、地震勘探、生物醫(yī)學(xué)、雷達(dá)及經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。利用信號的循環(huán)平穩(wěn)特性的處理方法是一種介于平穩(wěn)過程和非平穩(wěn)過程之間的一種特殊的非平穩(wěn)信號的處理方法，更加接近實(shí)際通信信號的特性?！堆h(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離原理與算法》研究基于循環(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離算法有著重要的理論和實(shí)踐意義?！堆h(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離原理與算法》不僅介紹了BSS的基本知識和總體概況，而且給出了幾種重要的基于循環(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離算法?！堆h(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離原理與算法》共分為6章。介紹了循環(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離算法的研究意義、基本概念、基本模型、經(jīng)典算法及其仿真，研究了步長對算法收斂速度與穩(wěn)健性的影響，提出了幾種有效的變步長算法?！堆h(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離原理與算法》可作為不同工程應(yīng)用領(lǐng)域的大學(xué)教師、研究生和科技工作者的BSS入門教材；而對于探索BSS技術(shù)的專業(yè)研究人員來說，《循環(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離原理與算法》也是一本極有價值的參考書。

作者簡介

暫缺《循環(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離原理與算法》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 盲源分離的研究意義
1.2 盲源分離的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 循環(huán)平穩(wěn)理論的研究現(xiàn)狀
1.2.2 盲源分離算法的發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.3 基于循環(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離
1.3 盲源分離的應(yīng)用領(lǐng)域
1.3.1 語音信號處理和圖像信號處理領(lǐng)域
1.3.2 生物醫(yī)學(xué)信號處理領(lǐng)域
1.3.3 通信信號處理領(lǐng)域
1.3.4 工業(yè)過程監(jiān)測領(lǐng)域
1.3.5 金融分析領(lǐng)域
1.3.6 國防軍事領(lǐng)域
1.4 本書的研究背景
1.5 本書的結(jié)構(gòu)與章節(jié)安排
參考文獻(xiàn)
第2章基于循環(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離
2.1 線性混合盲源分離模型
2.1.1 數(shù)學(xué)模型
2.1.2 假設(shè)條件與不確定性
2.1.3 盲源分離前期預(yù)處理
2.2 盲源分離的獨(dú)立性判據(jù)及常用算法
2.2.1 獨(dú)立判據(jù)
2.2.2 盲源分離算法
2.3 盲源分離算法的性能評判
2.3.1 主觀定性評判方法
2.3.2 客觀定量評判方法
2.4 循環(huán)平穩(wěn)理論
2.4.1 低階循環(huán)平穩(wěn)過程
2.4.2 高階循環(huán)統(tǒng)計量
2.5 循環(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離
2.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章基于循環(huán)平穩(wěn)度的盲源分離算法
3.1 二階循環(huán)平穩(wěn)度分離準(zhǔn)則
3.1.1 二階循環(huán)統(tǒng)計量
3.1.2 二階循環(huán)平穩(wěn)度準(zhǔn)則
3.2 基于二階循環(huán)統(tǒng)計量的Dcs盲源分離算法
3.2.1 基于循環(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離原理
3.2.2 算法性能分析
3.2.3 實(shí)驗(yàn)仿真
3.3 高階累積量循環(huán)平穩(wěn)度準(zhǔn)則
3.3.1 高階循環(huán)累積量
3.3.2 高階循環(huán)平穩(wěn)度分離準(zhǔn)則
3.4 基于高階循環(huán)平穩(wěn)度準(zhǔn)則的盲源分離算法
3.4.1 算法原理
3.4.2 計算機(jī)仿真
3.4.3 算法性能分析
3.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章基于對角化原理的循環(huán)平穩(wěn)盲源分離算法
4.1 矩陣對角化及特征值分解
4.1.1 矩陣可對角化理論
4.1.2 矩陣的奇異值分解
4.1.3 信號的白化處理
4.2 二階循環(huán)平穩(wěn)理論的魯棒白化平均矩陣對角化盲源分離算法
4.2.1 魯棒預(yù)白化
4.2.2 基于魯棒白化平均矩陣對角化盲源分離算法
4.2.3 算法的基本理論
4.2.4 算法性能指標(biāo)
4.2.5 計算機(jī)仿真
4.3 聯(lián)合近似對角化原理
4.3.1 循環(huán)累積量矩陣
4.3.2 聯(lián)合近似對角化原理
4.4 基于四階循環(huán)累積量的JADE盲源分離算法
4.4.1 JADE盲源分離算法原理
4.4.2 基于四階循環(huán)累積量的JADE盲源分離算法
4.4.3 實(shí)驗(yàn)仿真
4.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章基于互信息量最小化的循環(huán)平穩(wěn)信號盲源分離算法
5.1 信息論的基本概念
5.1.1 KL散度
5.1.2 互信息量
5.2 基于互信息量的盲源分離算法
5.2.1 目標(biāo)函數(shù)
5.2.2 尋優(yōu)算法
5.3 基于最小互信息量的循環(huán)平穩(wěn)盲源分離算法
5.3.1 信息量最小化準(zhǔn)則
5.3.2 基于最小互信息量的循環(huán)平穩(wěn)盲源分離算法
5.3.3 計算機(jī)仿真
5.3.4 算法性能分析
5.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章基于循環(huán)平穩(wěn)理論的變步長盲源分離算法
6.1 變步長盲源分離算法
6.2 峭度自適應(yīng)變步長循環(huán)平穩(wěn)信號盲源分離算法
6.2.1 算法的推導(dǎo)過程
6.2.2 實(shí)驗(yàn)仿真
6.2.3 算法性能分析
6.3 分階段變步長循環(huán)平穩(wěn)信號盲源分離算法
6.3.1 算法的推導(dǎo)過程
6.3.2 實(shí)驗(yàn)仿真
6.3.3 算法性能分析
6.4 基于類似性能指數(shù)曲線的循環(huán)平穩(wěn)信號的變步長盲源分離算法
6.4.1 算法原理
6.4.2 實(shí)驗(yàn)仿真
6.4.3 算法性能分析
6.5 基于分離度的變步長循環(huán)平穩(wěn)信號盲源分離算法
6.5.1 算法原理
6.5.2 實(shí)驗(yàn)仿真
6.5.3 算法性能分析
6.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄英漢對照術(shù)語表