《單通道線性混合信號盲源分離算法研究》是2016年1月電子工業出版社出版的圖書，作者是郭一娜。
基本介紹
- 書名：單通道線性混合信號盲源分離算法研究
- 作者：郭一娜
- ISBN：9787121279171
- 頁數：204頁
- 定價：39元
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2016年1月
- 開本：16開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
盲源分離是生物醫學、海洋環境、聲學監測和軍事偵察領域中的研究熱點。傳統的盲源分離法，要求觀測信號的數目不少於源信號數目，而在實際套用中受造價和安裝條件等因素限制，常使觀測信號的數目遠少於源信號數目，從而傳統盲源分離法很難恢復出源信號。因此，如何憑藉單通道混合信號恢復出多通道源信號是數學領域中的一個具有挑戰性的課題。 本書系統地介紹了單通道盲源分離理論、單通道混合信號的模型建立、單通道盲源分離算法的實現。首先，依據各種信號的統計特性、時頻域特性和非線性特性，將多路源信號線性混合為單路信號並對其分類建模；隨後提出一系列時頻域相結合的單通道盲源分離算法；最後，針對已知的單通道混合信號模型及參數自適應分離並恢復多路源信號。這些算法可提高源信號復原性能，具有算法複雜度低、收斂速度快及魯棒特性強的特點，對單通道盲源分離的理論和算法研究具有重要的科學和套用價值。
圖書目錄
目 錄
第1章
引論 1
1.1 單通道盲源分離的研究意義 3
1.2 單通道盲源分離的研究進展 8
1.2.1 盲源分離的研究與發展 8
1.2.2 欠定盲源分離的研究進展 11
1.2.3 單通道盲源分離的研究進展 13
1.3 本書的研究內容 17
第2章
盲源分離基本理論 21
2.1 盲源分離理論與數學模型 23
2.2 獨立成分分析法 29
2.2.1 獨立成分分析的基本概念 29
2.2.2 獨立成分分析的預處理和目標函式 31
2.2.3 獨立成分分析的經典算法 33
2.3 欠定盲源分離理論 38
2.4 單通道盲源分離理論 41
2.4.1 單通道盲源分離的基本模型 41
2.4.2 單通道盲源分離算法分類 42
2.4.3 單通道盲源分離算法性能評價標準 46
2.5 本章小結 48
第3章
信號的擬合與建模 49
3.1 擬合的基本理論 52
3.2 確定信號的擬合與建模 57
3.2.1 周期信號的擬合 58
3.2.2 非周期信號的擬合方法 69
3.2.3 非周期信號的擬合與建模 74
3.3 隨機信號的擬合與建模 77
3.3.1 隨機信號的擬合方法 77
3.3.2 隨機信號擬合的基本模型 80
3.3.3 平穩隨機信號的擬合與建模 81
3.3.4 非平穩隨機信號的擬合與建模 90
3.4 本章小結 102
第4章
總體經驗模態分解為基礎的單通道盲源分離法 105
4.1 EEMD為基礎的單通道盲源分離法理論基礎 109
4.1.1 總體經驗模態分解法（EEMD） 109
4.1.2 主成分分析 115
4.1.3 改進的主成分分析 117
4.1.4 固定點獨立成分分析法（FastICA） 118
4.2 基於EEMD自適應單通道盲源分離法的理論基礎 120
4.2.1 算法的主要原理 120
4.2.2 算法的流程與具體實現 121
4.2.3 仿真實驗與結果分析 123
4.3 基於改進PCA和EEMD的單通道盲源分離法的理論基礎 131
4.3.1 算法的主要原理 131
4.3.2 算法的流程與具體實現 133
4.3.3 仿真實驗與結果分析 134
4.4 本章小結 143
第5章
局部均值分解為基礎的單通道盲源分離法 147
5.1 LMD為基礎的單通道盲源分離法理論基礎 149
5.1.1 局部均值分解法 149
5.1.2 抑制端點效應的局部均值分解法 150
5.1.3 LMD端點效應抑制仿真及分析 152
5.2 基於最佳化後LMD單通道盲源分離法實現原理 155
5.2.1 算法的主要原理 155
5.2.2 算法的流程與具體實現 158
5.2.3 仿真實驗與結果分析 159
5.3 基於最佳化後LMD自適應單通道盲源分離法實現原理 169
5.3.1 算法的主要原理 169
5.3.2 算法的流程與具體實現 172
5.3.3 仿真實驗與結果分析 172
5.4 本章小結 176
參考文獻 179
