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基于稀疏分量分析的欠定盲声源分离技术研究
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基于稀疏分量分析的欠定盲声源分离技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-15页
　　1.1 简介第10页
　　1.2 论文的研究背景和意义第10-11页
　　1.3 研究现状及发展趋势第11-13页
　　1.4 本文主要内容第13-15页
第二章 盲声源分离基础理论第15-26页
　　2.1 语音信号特性第15-16页
　　2.2 语音信号短时分析技术第16-19页
　　2.3 语音信号模型第19-21页
　　2.4 语音信号稀疏特性分析第21-24页
　　　　2.4.1 语音信号稀疏性第21-23页
　　　　2.4.2 语音信号稀疏模型及分离假设条件第23-24页
　　　　2.4.3 语音信号的W-正交分离特性第24页
　　2.5 双通道接收器语音信号时延特性第24-25页
　　2.6 盲声源分离的评价标准第25页
　　2.7 本章总结第25-26页
第三章 欠定盲声源分离算法第26-34页
　　3.1 线性混合分离先验条件第26-27页
　　3.2 混合矩阵估计方法第27-31页
　　　　3.2.1 K-均值聚类算法第29页
　　　　3.2.2 势函数聚类方法第29-30页
　　　　3.2.3 模糊K-均值聚类第30-31页
　　3.3 源信号重建方法第31-33页
　　　　3.3.1 最短路径法第33页
　　　　3.3.2 压缩感知重构算法第33页
　　3.4 本章总结第33-34页
第四章 稀疏性增强及混合矩阵估计第34-56页
　　4.1 引言第34-35页
　　4.2 基于共轭特性的单源点筛选方法第35-40页
　　　　4.2.1 单源点筛选方法第35-39页
　　　　4.2.2 仿真结果及分析第39-40页
　　4.3 基于单源主导区域方差极小化的单源点筛选第40-47页
　　　　4.3.1 单源点筛选方法第40-43页
　　　　4.3.2 算法存在问题及改进方案第43-44页
　　　　4.3.3 仿真结果分析第44-47页
　　4.4 混合矩阵估计第47-54页
　　　　4.4.1 混合矩阵估计算法第47-49页
　　　　4.4.2 混合矩阵的仿真结果及分析第49-54页
　　4.5 其他混合矩阵估计方法第54-55页
　　4.6 本章总结第55-56页
第五章 源信号的重建第56-69页
　　5.1 引言第56页
　　5.2 最短路径法重建源信号第56-58页
　　5.3 时频掩蔽方法重建源信号第58-59页
　　　　5.3.1 二值时频掩蔽分离源信号第58页
　　　　5.3.2 隶属度时频掩蔽第58-59页
　　5.4 结合算法第59页
　　5.5 压缩感知重构算法第59-61页
　　5.6 仿真结果及其分析第61-68页
　　5.7 总结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
　　6.1 总结第69页
　　6.2 展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。
 
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