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  • 盲信號處理——理論與實踐
    該商品所屬分類:工業技術 -> 電子通信
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    【作者】 史習智 等著 
    【所屬類別】 圖書  工業技術  電子通信  無線通信 
    【出版社】上海交通大學出版社 
    【ISBN】9787313049094
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:精裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787313049094
    作者:史習智等著

    出版社:上海交通大學出版社
    出版時間:2008年03月 

        
        
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    內容簡介
    肓信號處理是現代數學信號處理、計算智能學近年來迅速發展的重要方向。在電子信息、通信、生物醫學、圖像增強、雷達、地球物理信號處理等眾多領域有廣泛的應用前景。 本書較繫統地介紹了盲信號處理的基本理論、數學描述、獨立分量分析、非線性PCA、非線性ICA、卷積混合和盲解卷積、盲信號處理的擴展、數據分析和應用研究等。 本書可作為作為高年級本科生、研究生的教材,也可作為電子信息、通信、圖像處理、遙感、雷達、生物醫學信號處理、地震、語言信號處理等相關領域科技人員的參考書。
    目錄
    第1章導論
    1.1導言
    1.2盲源分離
    1.3獨立分量分析(ICA)
    1.4盲信號處理的發展歷史和研究前景
    第2章盲信號處理的數學描述
    2.1隨機過程和概率分布
    2.2估計理論
    2.3信息理論
    2.4高階統計量
    2.5信號的預處理
    2.6復數非線性函數
    2.7評價指標
    第3章獨立分量分析第1章導論
    1.1導言
    1.2盲源分離
    1.3獨立分量分析(ICA)
    1.4盲信號處理的發展歷史和研究前景
    第2章盲信號處理的數學描述
    2.1隨機過程和概率分布
    2.2估計理論
    2.3信息理論
    2.4高階統計量
    2.5信號的預處理
    2.6復數非線性函數
    2.7評價指標
    第3章獨立分量分析
    3.1問題說明和假設
    3.2對照函數
    3.3ICA的信息化方法
    3.4極大似然方法與通用學習規則
    3.5FastICA算法
    3.6 自然梯度法
    3.7隱馬爾可夫獨立分量分析
    第4章非線性PCA
    4.分分析
    4.2非線性PCA和盲源分離
    4.3核PCA
    4.4非線性PCA和復非線性PCA的神經網絡方法
    第5章非線性ICA
    5.1非線性模型和盲源分離
    5.2學習算法
    5.3後非線性混合盲分離的擴展高斯化方法
    5.4非線性ICA的神經網絡方法
    5.5非線性ICA解的遺傳算法
    5.6非線性ICA應用實例
    第6章 卷積混合和盲解卷積
    6.1 問題的定義
    6.2 卷積混合的時域算法
    6.3 卷積混合的頻域算法
    6.4 語音信號卷積混合頻域盲分離
    6.5 Bussgang方法
    6.6 多通道盲解卷積
    第7章 基於概率密度估計的盲處理算法
    7.1 問題的提出
    7.2概率密度函數的非參數估計
    7.3評價函數的估計
    7.4基於概率密度估計的盲分離算法
    7.5高斯混合模型的概率密度估計
    7.6基於概率密度函數估計的盲解卷積算法
    7.7非參數密度估計的在線算法
    第8章聯合近似對角化方法-頻域特征和時頻特征
    8.1引言
    8.2頻域特征的聯合近似對角化算法
    8.3時頻特征的聯合近似對角化算法
    8.4卷積混合的聯合近似分塊對角化算法
    8.5基於Cayley變換的聯合近似對角化方法
    8.6聯合對角化和非對角化方法
    8.7基於時頻分析的非參數密度估計分離方法
    第9章 盲信號處理的擴展
    9.1盲抽取
    9.2從投射追尋技術到基於非參數概率密度估計的ICA
    9.3基於二階統計量的卷積混合分離算法
    9.4接收器數目少於源數目的盲分離——欠定模型
    9.5卷積混合的復數FastICA分離算法
    9.6基於復向量不相關特性的在線復ICA算法
    9.7基於ICA的Wigner-Ville分布
    9.8盲解卷積頻域算法中的次序不確定問題
    9.9ICA特征提取
    第10章數據分析和應用研究
    10.1主動聲吶信號的盲分離和混響消除
    10.2利用ICA去除腦電信號中的心電偽跡
    lO.3語音信號的欠定算法分離實驗
    10.4人臉圖像的特征提取
    10.5獨立分量分析在數據壓縮中的應用
    10.6獨立分量分析在功能磁共振成像中的應用
    10.7面向自動語音識別繫統的語音分離
    總結與展望
    符號表
    索引
    參考文獻
    在線試讀
    第1章 導論
    1.1 導言
    隨著人們進入數字信息年代,信號處理在科學和技術的各個領域中起了日益重要的作用,而盲信號處理(Blind Signal Processing,BSP)是當前信號處理研究的熱點之一,具有諸多潛在的應用。盲信號處理的“盲”一詞意味著不使用訓練數據,對繫統參數沒有任何先驗知識的假設,所以該處理方法能適用於更廣泛的環境。
    盲信號處理包括三項內容,即:盲信號分離與抽取、盲解卷積和盲均衡。獨立分量分析(ICA)作為一種平行的方法也適用於以上內容,在本書的隨後章節中反映了這一看法。就理論基礎來講,BSP主要涉及統計信號處理和自適應信號處理,應該說,理論基礎是嚴實而完備的。盡管如此,模型和算法的有效性仍然與特定的應用密切相關,因為特定應用的背景和實驗數據為盲處理提供了附加的信息。我們的研究就是循著這一指導思想而展開的。
    本書的整個內容由四部分組成。部分包含問題的提出、基本概念與定義以及若干通用算法;第二部分敘述幾個重要的有代表性的相關主題及其進展;第三部分介紹我們對基本模型的擴展與提出的算法;第四部分則是應用實例,其中也反映了我們的一些研究成果。
    1.2 盲源分離
    現考慮由多個物理源發射多個信號而由多個傳感器加以接收的情形。典型的例子是在一個房間內有幾個人在同時說話,在不同的位置上安放一組傳聲器,各傳聲器所測得的信號是具有不同權重的原語音信號的混合信號。我們的要求是從接收的混合信號分離出原語音信號以達到識別的目的,這就是所謂的雞尾酒會問題(cocktail party problem)。由於語音信號是通過空氣介質傳至傳聲器,問題可模型化為線性繫統的衝激響應。再考慮到混響效應,雞尾酒會問題實質上是一個多通道盲解卷積問題。對於水下聲信號,存在同樣的多途畸變問題。另一個例子是腦電信號(EEG)的分離,頭部的電極記錄腦內多個源的混合信號,如果不考慮延時的話,可看作為瞬時混合問題,這也是盲信號處理成功地應用於EEG信號的原岡之一。
    ……
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