文档介绍：:痮年,≥月诈日氯缛学位论文版权使用授权书签字日期:沁卜年/落叭明签字日期.≥卜其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得直昌太堂或其他教育本学位论文作者完全了解直昌太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权阅。本人授权直昌太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。年保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》中全文发表,并通过网络向社会公众提供信息服务。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ
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.摘要信号的盲分离就是从一组由未知源信号混合得到的观测信号中估计源信号的过程。近年来,盲分离技术在无线电通信、雷达与声纳技术、医学分析、图像增强以及语音识别等领域获得了广泛关注。由于传感器个数的限制,盲分离通常为源信号个数大于观测信号个数的过完备混合信号盲分离。对于过完备混合信号盲分离,现有的大部分算法大多要求源信号数目已知、源信号有充分稀疏性、观测信号不存在噪声污染及异常值。然而,实际应用中上述条件通常难以满足。因此,本文重点研究在源信号有非充分稀疏性蛟葱藕胖辉谏俨糠植样点充分稀疏⒃葱藕攀课粗!⒐鄄庑藕攀茉肷廴咎跫碌墓瓯富旌闲号盲分离。论文的主要工作概括如下:⒃谠葱藕攀课粗G榭鱿拢攵杂屑有栽肷廴尽⒃葱藕偶偕栉7浅浞稀疏条件下的过完备混合信号盲分离问题,提出具有鲁棒性的过完备混合信号盲分离算法。首先,在传统的矫婢劾嘀幸肼嘲艟赫劾嗨惴ǖ乃枷耄出鲁棒平面聚类算法估计超平面的法线向量,并利用该算法估计出的超平面的法线向量估计出混合矩阵。本算法改进传统算法对噪声点敏感的缺点,并解决了传统超平面聚类初始需要指定聚类数目的不足。其次,利用信号的稀疏性约束求解源信号。⒃谠葱藕攀课粗G榭鱿拢攵杂屑有栽肷廴尽⒃葱藕偶偕杞鲇猩俨分满足充分稀疏条件的过完备混合信号盲分离问题,提出一种基于新的柯西势函数辨识出过完备混合矩阵的算法。为增加算法的鲁棒性,本算法采用估计全局势函数极值点的方式代替传统的直接计算势函数值的方式。同时,文中对该算法的鲁棒性进行了分析。关键词:过完备;盲分离;稀疏性;鲁棒矫婢劾啵豢挛魇坪宦嘲粜
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研究历史及现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.论文的主要工作及内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第鹿瓯富旌闲藕琶し掷敫攀觥盲分离问题的数学模型和先验假设⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于独立分量分析的盲分离算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于稀疏成分分析的过完备混合信号盲分离⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..藕诺南∈栊浴.∈∈韫瓯富旌闲藕琶し掷搿典型的二阶段稀疏过完备混合信号盲分离算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第基于鲁棒矫婢劾嗨惴ǖ南∈韫瓯富旌闲藕琶し掷搿非充分稀疏条件下的过完备混合信号盲分离⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于鲁棒平面聚类的混合矩阵估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..源信号的恢复⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯算法性能仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.∈韫瓯富旌闲藕琶し掷胨惴ā基于柯西势函数的混合矩阵估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.挛魇坪
.ň挚挛魇坪柯西势函数算法的鲁棒性分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯算法性能仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⒔帷第伦芙嵊胝雇至筻谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..攻读学位期间的研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.目录
研究历史及现状通信【⒗状镉肷杉际酢緇俊⒁窖Х治觥⑼枷裨鲂刁以及语音识别众多领域的现实生活中,人们主要通过传感器检测获取含有信息的数据或者信号,信号处理就是从大量的数据或信号中提取人们所希望得到的成分而获得有用的信息的过程,由