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 |