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欠定盲分离混合矩阵估计算法研究

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欠定盲分离混合矩阵估计算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-18页
  1.1 盲源分离问题概述第14-15页
    1.1.1 盲源分离介绍第14页
    1.1.2 欠定盲分离介绍第14-15页
  1.2 盲源分离的研究背景和意义第15页
  1.3 混合矩阵估计的研究历史及发展现状第15-16页
  1.4 论文研究内容和结构第16-18页
第二章 欠定盲分离混合矩阵估计理论基础第18-22页
  2.1 信号稀疏性第18页
  2.2 欠定盲分离问题的数学模型第18-19页
  2.3 源信号充分稀疏时的混合矩阵估计第19-20页
  2.4 源信号非充分稀疏时的混合矩阵估计第20-21页
  2.5 混合矩阵估计的评价标准第21页
  2.6 本章小结第21-22页
第三章 源信号充分稀疏条件下的混合矩阵估计研究第22-40页
  3.1 基于k均值聚类算法的混合矩阵估计第22-25页
    3.1.1 基于k均值聚类算法估计混合矩阵原理第22-24页
    3.1.2 基于k均值算法估计混合矩阵的具体步骤第24-25页
  3.2 基于霍夫变换的混合矩阵估计第25-28页
    3.2.1 基于霍夫变换估计混合矩阵的原理第25-27页
    3.2.2 基于霍夫变换估计混合矩阵的具体步骤第27-28页
  3.3 基于重构观测信号算法的混合矩阵估计第28-30页
    3.3.1 重构观测信号算法原理第28-30页
    3.3.2 重构观测信号算法估计混合矩阵的具体步骤第30页
  3.4 基于块分割算法的混合矩阵估计第30-34页
    3.4.1 基于块分割算法估计混合矩阵的原理第31-33页
    3.4.2 基于块分割算法估计混合矩阵的具体步骤第33-34页
  3.5 仿真分析第34-38页
    3.5.1 块分割算法与k均值算法的仿真比较第34-36页
    3.5.2 块分割算法与霍夫变换算法和重构观测信号算法的仿真比较第36-38页
  3.6 本章小结第38-40页
第四章 源信号非充分稀疏条件下的混合矩阵估计研究第40-58页
  4.1 k-plane算法估计混合矩阵第40-42页
    4.1.1 基于k-plane算法估计混合矩阵原理第40-42页
    4.1.2 基于k-plane算法估计混合矩阵的步骤第42页
  4.2 k维子空间混合矩阵估计算法第42-46页
    4.2.1 聚类子空间估计第43-44页
    4.2.2 混合矩阵估计第44-45页
    4.2.3 基于k维子空间法估计混合矩阵的具体步骤第45-46页
  4.3 基于聚类平面势函数算法的混合矩阵估计第46-51页
    4.3.1 聚类平面估计第46-48页
    4.3.2 混合矩阵估计第48-49页
    4.3.3 基于聚类平面势函数法估计混合矩阵的具体步骤第49-51页
  4.4 改进的k-plane混合矩阵估计算法第51-53页
    4.4.1 改进的k-plane算法原理第51-52页
    4.4.2 改进的k-plane算法估计混合矩阵的具体步骤第52-53页
  4.5 仿真分析第53-56页
    4.5.1 k-plane算法与改进的k-plane算法仿真比较第53-54页
    4.5.2 改进的k-plane法,k维子空间法和聚类平面势函数法仿真比较第54-56页
  4.6 本章小结第56-58页
第五章 结束语第58-60页
  5.1 论文工作总结第58页
  5.2 展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
作者简介第66-67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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