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盲源分離技術原理與應用 版權信息
- ISBN：9787560667980
- 條形碼：9787560667980 ; 978-7-5606-6798-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
盲源分離技術原理與應用 內容簡介
本書全面論述了盲源分離技術的原理、關鍵算法及應用，在介紹盲源分離相關算法原
理的基礎上，總結出算法的實現步驟，給出算法的仿真結果，并分析了仿真結果。全書共14章，分為四部分，首先介紹了盲
源分離的相關理論及技術基礎概要，然后分別論述了超定/正定盲源分離技術和欠定
盲源分離技術，后對盲源分離技術的應用進行了介紹。
本書可作為信號處理相關專業研究生及高年級本科生的教材，還可作為無線通信、信
號處理等領域工程技術人員的參考書。
盲源分離技術原理與應用 目錄
第1章 盲源分離問題的提出和應用 1
1.1 盲源分離問題的提出 1
1.2 盲源分離技術的發展 2
1.2.1 超定/正定盲源分離技術的發展 2
1.2.2 欠定盲源分離技術的發展 3
1.3 盲源分離的應用 4
本章小結 6
第2章 盲源分離的數學模型及可分性條件 7
2.1 盲源分離的數學模型 7
2.1.1 線性瞬時混合模型 7
2.1.2 線性卷積混合模型 8
2.2 線性瞬時混合盲源分離的假設條件 9
2.2.1 超定/正定盲源分離的假設條件 9
2.2.2 欠定盲源分離的假設條件 10
2.3 線性瞬時混合盲源分離的模糊性 11
2.3.1 超定/正定盲源分離的模糊性 11
2.3.2 欠定盲源分離的模糊性 11
本章小結 12
第3章 盲源分離的理論基礎 13
3.1 主分量分析(PCA) 13
3.2 獨立分量分析（ICA） 14
3.2.1 非高斯的*大化法 15
3.2.2 *大似然估計 16
3.2.3 互信息的*小化法 16
3.3 稀疏分量分析（SCA） 17
3.4 盲源分離常用方法 19
3.4.1 超定/正定盲源分離常用方法 19
3.4.2 欠定盲源分離常用方法 20
3.5 盲源分離性能評價指標 22
3.5.1 干信比(ISR) 23
3.5.2 互串誤差 25
3.5.3 相關系數 25
3.5.4 混合矩陣估計誤差 26
本章小結 26
第4章 盲源分離的預處理技術 27
4.1 白化預處理技術 27
4.1.1 批處理的標準白化算法 27
4.1.2 自適應的標準白化算法 28
4.1.3 批處理的穩健白化算法 30
4.1.4 自適應的穩健白化算法 30
4.2 源信號個數估計技術 31
4.2.1 基于特征值分解的方法 31
4.2.2 基于信息論準則的方法 32
4.2.3 基于蓋爾圓準則的方法 34
4.3 源信號個數估計算法仿真分析 36
4.3.1 單通道接收信號 36
4.3.2 多通道接收信號 39
本章小結 41
第5章 基于梯度的超定/正定盲源分離算法 42
5.1 基于梯度的固定步長盲源分離算法 42
5.1.1 代價函數的選擇 42
5.1.2 隨機梯度盲源分離算法 43
5.1.3 自然梯度盲源分離算法 44
5.1.4 EASI盲源分離算法 44
5.2 基于梯度的可變步長盲源分離算法 45
5.2.1 可變步長的自然梯度盲源分離算法 45
5.2.2 可變步長的EASI盲源分離算法 46
5.3 盲源分離算法的穩定性分析及非線性函數的選擇 48
5.3.1 自然梯度算法的穩定性分析 48
5.3.2 自然梯度算法中非線性函數的選擇 50
5.3.3 EASI算法的穩定性分析 51
5.3.4 EASI算法中非線性函數的選擇 52
5.4 算法性能仿真和分析 53
5.4.1 自然梯度盲源分離算法仿真 53
5.4.2 EASI分離算法仿真 57
本章小結 60
第6章 超定/正定盲源分離的快速定點（FastICA）算法 61
6.1 基于峭度的快速定點算法 61
6.1.1 峭度的定義和特性 61
6.1.2 利用峭度的梯度算法 62
6.1.3 利用峭度的快速定點算法 63
6.2 基于負熵的快速定點算法 64
6.2.1 非高斯性的負熵度量法 64
6.2.2 負熵的近似計算 65
6.2.3 基于負熵的梯度算法 66
6.2.4 基于負熵的快速定點算法 66
6.3 多元快速定點算法 68
6.3.1 GramSchmidt正交化 68
6.3.2 對稱正交化 69
6.3.3 多元快速定點算法 70
6.4 適用于復信號的快速定點算法 70
6.4.1 復隨機變量的基本概念 70
6.4.2 非高斯性測量的選擇 71
6.4.3 定點算法的推導 72
6.5 計算機仿真分析 73
6.5.1 實信號的快速定點算法仿真 73
6.5.2 復信號的快速定點算法仿真 74
本章小結 76
第7章 基于聯合對角化的超定/正定盲源分離算法 77
7.1 基于二階累積量的聯合對角化盲源分離原理 77
7.2 基于四階累積量的聯合對角化盲源分離原理 78
7.3 近似聯合對角化方法 80
7.4 基于聯合對角化的盲源分離算法步驟 82
7.5 計算機仿真結果 83
7.5.1 二階累積量聯合對角化算法仿真 83
7.5.2 四階累積量聯合對角化算法仿真 86
本章小結 88
第8章 超定卷積混合盲源分離技術 89
8.1 時域卷積混合盲源分離算法 89
8.1.1 JBDun算法 91
8.1.2 FJBDun算法 92
8.1.3 JBDns算法 94
8.2 頻域卷積混合盲源分離算法 95
8.2.1 頻域方法的思想及流程 95
8.2.2 幅度模糊性的解決方法 96
8.2.3 排序模糊性的解決方法 97
8.2.4 算法性能仿真分析 107
本章小結 110
第9章 充分稀疏欠定混合矩陣估計技術 112
9.1 基于聚類的充分稀疏欠定混合矩陣估計 112
9.1.1 基于k均值聚類的充分稀疏欠定混合矩陣估計 112
9.1.2 基于模糊C均值聚類（FCM）的充分稀疏欠定混合矩陣估計 114
9.1.3 基于改進的k均值聚類充分稀疏欠定混合矩陣估計 115
9.1.4 仿真結果分析 119
9.2 基于相似度檢測的欠定混合矩陣估計 121
9.2.1 觀測信號預處理 121
9.2.2 提取高密度點 122
9.2.3 源信號數目和混合矩陣估計 123
9.2.4 基于相似度檢測的欠定混合矩陣估計算法步驟 124
9.2.5 仿真結果及分析 125
9.3 基于靶心檢索的欠定混合矩陣估計 129
9.3.1 觀測信號預處理及高密度采樣點提取 130
9.3.2 源信號數目以及混合矩陣估計 130
9.3.3 仿真結果及分析 133
本章小結 136
第10章 非充分稀疏欠定混合矩陣估計 137
10.1 基于k維子空間的混合矩陣盲估計算法 137
10.1.1 算法原理 137
10.1.2 算法實現步驟 139
10.2 基于參數估計的混合矩陣估計算法 140
10.2.1 算法原理 140
10.2.2 算法實現步驟 141
10.3 基于平面聚類勢函數的混合矩陣估計算法 143
10.3.1 平面聚類勢函數法的原理 143
10.3.2 平面聚類勢函數法的步驟 145
10.4 基于齊次多項式表示的欠定混合矩陣盲估計算法 145
10.4.1 譜聚類 146
10.4.2 方法原理 151
10.4.3 算法步驟 155
10.4.4 計算機仿真 155
10.5 基于單源點（SSP）檢測的欠定混合矩陣估計算法 159
10.5.1 混合時頻比方法 159
10.5.2 基于識別時頻SSP的欠定混合矩陣估計方法 161
10.5.3 基于改進識別時頻SSP的欠定混合矩陣估計方法 163
10.5.4 計算機仿真與分析 165
本章小結 168
第11章 基于壓縮重構的源信號恢復算法 169
11.1 壓縮感知數學模型 169
11.2 欠定盲源分離與壓縮感知的關系 170
11.3 基于貪婪思想的欠定盲源分離源信號恢復 171
11.3.1 匹配追蹤系列算法 171
11.3.2 梯度追蹤系列算法 173
11.3.3 互補匹配追蹤系列算法 176
11.3.4 子空間互補匹配追蹤算法 178
11.3.5 算法性能仿真及分析 179
11.4 基于L1范數的欠定盲源分離源信號恢復 184
11.4.1 基追蹤算法 184
11.4.2 梯度投影算法 185
11.4.3 基于L1范數的互補匹配追蹤（L1CMP）算法 188
11.4.4 算法仿真及分析 191
11.5 基于平滑L0范數（SL0）的源信號恢復算法及其改進 196
11.5.1 平滑L0范數（SL0）算法 196
11.5.2 魯棒的平滑L0范數（RSL0）算法 197
11.5.3 基于混合優化的SL0（HOSL0）算法 197
11.5.4 徑向基函數（RASR）算法 200
11.5.5 基于修正牛頓的徑向基函數(NRASR)算法 201
11.5.6 算法性能仿真及分析 202
本章小結 207
第12章 源信號恢復的其他算法 208
12.1 基于*短路徑的源信號恢復算法 208
12.2 基于統計稀疏分解的源信號恢復算法 210
12.3 改進的統計稀疏分解源信號恢復算法 210
12.4 算法性能仿真分析 212
本章小結 217
第13章 盲源分離在軍事通信中的應用 218
13.1 基于盲源分離的DSCDMA信號偽碼估計及多用戶分離 218
13.1.1 DSCDMA信號模型 218
13.1.2 基于盲源分離的DSCDMA信號偽碼估計 220
13.1.3 基于盲源分離的DSCDMA信號多用戶分離解調 221
13.1.4 計算機仿真 221
13.2 基于盲源分離的跳頻信號分選拼接技術 225
13.3 頻譜混疊信號的盲源分離 228
13.4 基于盲源分離的通信抗干擾技術 232
13.4.1 BSS抗干擾技術原理 232
13.4.2 計算機仿真 233
本章小結 238
第14章 通信信號盲源分離實測實驗 239
14.1 實驗系統的組成 239
14.2 盲源分離原理性實驗 239
14.2.1 數字調制信號盲源分離 239
14.2.2 調頻廣播信號盲源分離 243
14.3 源信號載頻間隔對分離性能的影響 244
14.4 信噪比對盲源分離性能的影響 249
14.5 盲源分離算法的空間分辨率實驗 251
本章小結 253
參考文獻 254
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