盲源分离理论与算法 本书特色

　　盲源信号分离理论是现代信号处理的重要前沿研究领域之一，在通信、语音处理、图像处理、地震勘探、生物医学、雷达及经济数据分析等领域有着广泛的应用。 　　梅铁民编著的《盲源分离理论与算法》从二阶矩理论、高阶累积量理论和信息论三个方面来阐述盲源信号分离的基本理论，并从观测信号的混合模型（瞬时混合、卷积混合）出发来介绍典型算法。 　　《盲源分离理论与算法》面向具有一定信号处理基础的学生和研究者。通过本书的学习，读者能够掌握盲源信号分离的基本理论、典型算法以及*新进展，快速进入该领域前沿开展研究工作。

盲源分离理论与算法 目录

第1章  绪论1.1  盲源信号分离研究的历史与发展1.2  盲源信号分离的研究对象1.3  盲源信号分离的可行性1.4  盲源信号分离算法的分类1.5  盲源信号分离与独立分量分析的关系1.6  盲源信号分离与多输入多输出系统盲解卷积的关系第2章  信息论、神经网络及高阶统计量基础知识2.1  信息论2.2  神经网络2.3  高阶累积量理论2.4  自然梯度与相对梯度2.5  盲分离算法计算量的比较第3章  混合模型与分离模型3.1  瞬时混合模型与分离模型3.2  卷积混合模型与分离模型3.3  信号的非线性混合模型3.4  从源信号到混合信号的统计性质变化3.5  盲分离算法性能指标第4章  瞬时混合信号盲分离的二阶矩理论4.1  两个源信号的特例4.2  一般性理论第5章  基于去相关的盲信号分离算法5.1  相关矩阵的非负定性及hadamard不等式5.2  基于去相关判据的一般算法5.3  基于源信号非平稳性的简化算法5.4  基于去相关的盲信号分离算法的推广第6章  双源信号盲分离的去相关算法6.1  双源信号盲分离迭代算法6.2  算法的几何解释与收敛性分析6.3  仿真实验例子第7章  相关矩阵特征值分解盲分离算法7.1  amijse算法7.2  广义特征值分解（gei））盲分离算法第8章  瞬时混合信号盲分离的高阶累积量理论8.1  可分性约束条件8.2  基于高阶累积量的盲分离判据第9章  对称四阶互累积量矩阵联合对角化算法9.1  目标函数与算法9.2  参数氲难≡裎侍?9.3  算法实现方面的考虑第10章  comon算法10.1  基本原理10.2  comon算法实现第11章  jade算法11.1  模型11.2  目标函数11.3  累积量矩阵与正交矩阵q之间的关系11.4  矩阵联合对角化11.5  四阶累积量矩阵的特征矩阵表示第12章  不动点ica算法12.1  不动点算法12.2  不动点算法稳定性与收敛性分析12.3  kma与mijk算法第13章  瞬时混合信号盲分离信息论理论与算法13.1  基于信息论的自然梯度算法13.2  非线性激励函数13.3  *大似然估计算法13.4  信息*大化算法（informax）第14章  信号不连续性*大化算法14.1  信号的不连续性14.2  目标函数与算法14.3  重叠矩阵及其近似对角化第15章  瞬时混合信号盲分离的频域算法15.1  纯频域算法15.2  半时域半频域算法第16章  基于二阶矩的卷积混合信号时域盲分离理论与算法16.1  卷积混合信号盲分离的去相关理论16.2  基于去相关的盲信号分离算法16.3  仿真实验例子16.4  本章小结第17章  基于高阶累积量的卷积混合信号盲分离理论与算法17.1  基于高阶累积量的盲分离判据17.2  基于高阶累积量的卷积混合信号盲分离算法17.3  仿真实验例子第18章  功率谱密度矩阵联合对角化与卷积混合信号盲分离18.1  功率谱密度矩阵联合对角化原理18.2  基于功率谱密度矩阵联合对角化的盲分离算法18.3  仿真实验例子18.4  本章小结第19章  基于信息论的卷积混合信号频域盲分离算法19.1  混合模型与分离模型19.2  自然梯度算法的几种推广形式19.3  基于kullback-leibler散度的卷积混合信号盲分离算法19.4  与其他算法的比例19.5  仿真实验例子参考文献

盲源分离理论与算法 作者简介

　　梅铁民，沈阳理工大学，博士。2004——2005年，作为访问学者应邀在澳大利亚五伦贡大学电子、计算机及通信工程学院从事盲源分离合作研究工作，是澳大利亚国家研究基金项目：Blind Separationof Convolutive Mixtures in the Subband Domain（ARC large GrantNo．A001 03052）的主要研究者。2007—201 0年在德国吕贝克大学信号处理研究所做博士后研究工作，是两项德国科学基金（DFG）项目的主要研究者：Blind Separation of Acoustic Sources in ReverberantEnvironments（Grant No．ME1170／1）：New Concepts for Listening—room Equalization（Grant No．MEl 1 70／3—1）。

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