●章 緒論
●1.1 盲源信號分離研究的歷史與發展
●1.2 盲源信號分離的研究對像
●1.3 盲源信號分離的可行性
●1.4 盲源信號分離算法的分類
●1.5 盲源信號分離與獨立分量分析的關繫
●1.6 盲源信號分離與多輸入多輸出繫統盲解卷積的關繫
●第2章 信息論、神經網絡及高階統計量基礎知識
●2.1 信息論
●2.2 神經網絡
●2.3 高階累積量理論
●2.4 自然梯度與相對梯度
●2.5 盲分離算法計算量的比較
●第3章 混合模型與分離模型
●3.1 瞬時混合模型與分離模型
●3.2 卷積混合模型與分離模型
●3.3 信號的非線性混合模型
●3.4 從源信號到混合信號的統計性質變化
●3.5 盲分離算法性能指標
●第4章 瞬時混合信號盲分離的二階矩理論......
內容簡介
盲源信號分離理論是現代信號處理的重要前沿研究領域之一,在通信、語音處理、圖像處理、地震勘探、生物醫學、雷達及經濟數據分析等領域有著廣泛的應用。
梅鐵民編著的《盲源分離理論與算法》從二階矩理論、高階累積量理論和信息論三個方面來闡述盲源信號分離的基本理論,並從觀測信號的混合模型(瞬時混合、卷積混合)出發來介紹典型算法。
《盲源分離理論與算法》面向具有一定信號處理基礎的學生和研究者。通過本書的學習,讀者能夠掌握盲源信號分離的基本理論、典型算法以及近期新進展,快速進入該領域前沿開展研究工作。