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第1章 绪论1

1.1 盲源分离的研究意义1

1.2 盲源分离的国内外研究现状4

1.2.1 循环平稳理论的研究现状4

1.2.2 盲源分离算法的发展现状8

1.2.3 基于循环平稳理论的盲源分离14

1.3 盲源分离的应用领域15

1.3.1 语音信号处理和图像信号处理领域16

1.3.2 生物医学信号处理领域16

1.3.3 通信信号处理领域16

1.3.4 工业过程监测领域17

1.3.5 金融分析领域18

1.3.6 国防军事领域18

1.4 本书的研究背景20

1.5 本书的结构与章节安排20

参考文献22

第2章 基于循环平稳理论的盲源分离31

2.1 线性混合盲源分离模型31

2.1.1 数学模型31

2.1.2 假设条件与不确定性34

2.1.3 盲源分离前期预处理36

2.2 盲源分离的独立性判据及常用算法37

2.2.1 独立判据38

2.2.2 盲源分离算法42

2.3 盲源分离算法的性能评判51

2.3.1 主观定性评判方法51

2.3.2 客观定量评判方法52

2.4 循环平稳理论53

2.4.1 低阶循环平稳过程56

2.4.2 高阶循环统计量60

2.5 循环平稳理论的盲源分离65

2.6 本章小结67

参考文献67

第3章 基于循环平稳度的盲源分离算法70

3.1 二阶循环平稳度分离准则70

3.1.1 二阶循环统计量70

3.1.2 二阶循环平稳度准则71

3.2 基于二阶循环统计量的DCS盲源分离算法72

3.2.1 基于循环平稳理论的盲源分离原理72

3.2.2 算法性能分析75

3.2.3 实验仿真76

3.3 高阶累积量循环平稳度准则78

3.3.1 高阶循环累积量78

3.3.2 高阶循环平稳度分离准则83

3.4 基于高阶循环平稳度准则的盲源分离算法87

3.4.1 算法原理87

3.4.2 计算机仿真88

3.4.3 算法性能分析90

3.5 本章小结91

参考文献92

第4章 基于对角化原理的循环平稳盲源分离算法93

4.1 矩阵对角化及特征值分解93

4.1.1 矩阵可对角化理论93

4.1.2 矩阵的奇异值分解98

4.1.3 信号的白化处理99

4.2 二阶循环平稳理论的鲁棒白化平均矩阵对角化盲源分离算法102

4.2.1 鲁棒预白化102

4.2.2 基于鲁棒白化平均矩阵对角化盲源分离算法103

4.2.3 算法的基本理论104

4.2.4 算法性能指标106

4.2.5 计算机仿真106

4.3 联合近似对角化原理109

4.3.1 循环累积量矩阵109

4.3.2 联合近似对角化原理110

4.4 基于四阶循环累积量的JADE盲源分离算法112

4.4.1 JADE盲源分离算法原理112

4.4.2 基于四阶循环累积量的JADE盲源分离算法114

4.4.3 实验仿真115

4.5 本章小结118

参考文献119

第5章 基于互信息量最小化的循环平稳信号盲源分离算法120

5.1 信息论的基本概念120

5.1.1 KL散度120

5.1.2 互信息量121

5.2 基于互信息量的盲源分离算法121

5.2.1 目标函数121

5.2.2 寻优算法123

5.3 基于最小互信息量的循环平稳盲源分离算法127

5.3.1 信息量最小化准则127

5.3.2 基于最小互信息量的循环平稳盲源分离算法128

5.3.3 计算机仿真131

5.3.4 算法性能分析133

5.4 本章小结135

参考文献135

第6章 基于循环平稳理论的变步长盲源分离算法137

6.1 变步长盲源分离算法137

6.2 峭度自适应变步长循环平稳信号盲源分离算法141

6.2.1 算法的推导过程141

6.2.2 实验仿真143

6.2.3 算法性能分析144

6.3 分阶段变步长循环平稳信号盲源分离算法146

6.3.1 算法的推导过程146

6.3.2 实验仿真150

6.3.3 算法性能分析151

6.4 基于类似性能指数曲线的循环平稳信号的变步长盲源分离算法154

6.4.1 算法原理154

6.4.2 实验仿真156

6.4.3 算法性能分析158

6.5 基于分离度的变步长循环平稳信号盲源分离算法160

6.5.1 算法原理160

6.5.2 实验仿真161

6.5.3 算法性能分析165

6.6 本章小结165

参考文献166

附录 英汉对照术语表168