图书介绍
盲信号处理：理论与实践PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 史习智等著 著
- 出版社： 上海：上海交通大学出版社
- ISBN：9787313049094
- 出版时间：2008
- 标注页数：312页
- 文件大小：66MB
- 文件页数：321页
- 主题词：信号处理
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图书目录
第1章 导论1
1.1 导言1
1.2 盲源分离1
1.3 独立分量分析（ICA）8
1.4 盲信号处理的发展历史和研究前景9
第2章 盲信号处理的数学描述19
2.1 随机过程和概率分布19
2.2 估计理论24
2.3 信息理论31
2.4 高阶统计量34
2.5 信号的预处理38
2.6 复数非线性函数42
2.7 评价指标46
第3章 独立分量分析47
3.1 问题说明和假设47
3.2 对照函数48
3.3 ICA的信息最大化方法52
3.4 极大似然方法与通用学习规则55
3.5 FastICA算法56
3.6 自然梯度法59
3.7 隐马尔可夫独立分量分析61
第4章 非线性PCA66
4.1 主元分析和微元分析66
4.2 非线性PCA和盲源分离68
4.3 核PCA70
4.4 非线性PCA和复非线性PCA的神经网络方法72
第5章 非线性ICA76
5.1 非线性模型和盲源分离76
5.2 学习算法77
5.3 后非线性混合盲分离的扩展高斯化方法79
5.4 非线性ICA的神经网络方法81
5.5 非线性ICA解的遗传算法82
5.6 非线性ICA应用实例83
第6章 卷积混合和盲解卷积87
6.1 问题的定义87
6.2 卷积混合的时域算法88
6.3 卷积混合的频域算法88
6.4 语音信号卷积混合频域盲分离95
6.5 Bussgang方法100
6.6 多通道盲解卷积101
第7章 基于概率密度估计的盲处理算法103
7.1 问题的提出103
7.2 概率密度函数的非参数估计104
7.3 评价函数的估计110
7.4 基于概率密度估计的盲分离算法111
7.5 高斯混合模型的概率密度估计119
7.6 基于概率密度函数估计的盲解卷积算法123
7.7 非参数密度估计的在线算法131
第8章 联合近似对角化方法-频域特征和时频特征139
8.1 引言139
8.2 频域特征的联合近似对角化算法139
8.3 时频特征的联合近似对角化算法144
8.4 卷积混合的联合近似分块对角化算法146
8.5 基于Cayley变换的联合近似对角化方法149
8.6 联合对角化和非对角化方法151
8.7 基于时频分析的非参数密度估计分离方法153
第9章 盲信号处理的扩展161
9.1 盲抽取161
9.2 从投射追寻技术到基于非参数概率密度估计的ICA164
9.3 基于二阶统计量的卷积混合分离算法170
9.4 接收器数目少于源数目的盲分离——欠定模型179
9.5 卷积混合的复数FastICA分离算法202
9.6 基于复向量不相关特性的在线复ICA算法208
9.7 基于ICA的Wigner-Ville分布211
9.8 盲解卷积频域算法中的次序不确定问题215
9.9 ICA特征提取224
第10章 数据分析和应用研究233
10.1 主动声呐信号的盲分离和混响消除233
10.2 利用ICA去除脑电信号中的心电伪迹241
10.3 语音信号的欠定算法分离实验246
10.4 人脸图像的特征提取248
10.5 独立分量分析在数据压缩中的应用254
10.6 独立分量分析在功能磁共振成像中的应用261
10.7 面向自动语音识别系统的语音分离269
总结与展望277
符号表279
索引281
参考文献285