盲源信号分离原理与应用研究—硕士毕业论文下载

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盲源信号分离原理与应用研究

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盲源信号分离原理与应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-6页
创新点摘要	第6-9页
前言	第9-13页
第一章数学基础	第13-22页
· 概率与统计特征	第13-16页
· 概率分布及密度	第13页
· 期望和矩	第13-14页
· 不相关及独立性	第14页
· 高阶统计量	第14-16页
· 信息论	第16-17页
· 熵	第16页
· KL 散度	第16页
· 互信息量	第16-17页
· 负熵	第17页
· 梯度法和最优化方法	第17-18页
· 梯度下降法	第17-18页
· 投影法	第18页
· 估计理论	第18-22页
· 估计理论的定义及性质	第18-19页
· 矩量法	第19页
· 最小二乘法	第19-20页
· 最大似然法	第20-22页
第二章盲源分离技术的基本理论	第22-30页
· 盲源信号分离和独立分量分析	第22-27页
· 盲源信号分离	第22-24页
· 独立分量分析	第24-26页
· 盲反褶积	第26页
· 主分量分析	第26-27页
· 独立性和非高斯性	第27-29页
· 独立性和非高斯性的关系	第27-28页
· 非高斯性的度量	第28-29页
· 独立分量分析方法的预处理	第29-30页
· 零均值化	第29页
· 白化	第29-30页
第三章独立分量分析	第30-41页
· H-J 算法	第30-31页
· H-J 算法	第30页
· 改进的 H-J 算法	第30-31页
· 基于非高斯最大化的独立分量分析	第31-33页
· 基于峭度的梯度算法	第31-32页
· 基于峭度的快速固定点算法	第32-33页
· 基于最大似然估计的独立分量分析	第33-36页
· 基于最大似然估计的梯度算法	第34-35页
· 基于最大似然估计的快速固定点算法	第35-36页
· 基于最小互信息量的独立分量分析	第36-37页
· 互信息量与非高斯性	第37页
· 互信息量与似然度	第37页
· 基础独立分量分析方法的比较	第37-41页
· 目标函数与算法	第37-38页
· 估计准则的比较	第38-39页
· 最优非线性化的统计特性比较	第39-40页
· 算法的选择	第40-41页
第四章独立分量分析原理在地震资料处理中的应用	第41-51页
· 地震子波估计	第41-42页
· 地震数据去噪	第42-43页
· 地震属性提取	第43-44页
· 气液两相流辨识	第44-51页
· 基于 H-J 改进算法的仿真实验	第44-46页
· 利用独立分量分析对实验数据进行分离	第46-51页
结论	第51-52页
参考文献	第52-55页
发表文章目录	第55-56页
致谢	第56-57页
详细摘要	第57-66 页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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