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| 內容簡介： |
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本书对循环平稳理论的盲源分离原理与算法进行了全面系统的论述，推导了基于循环平稳度的盲源分离算法、基于对角化原理的循环平稳盲源分离算法、互信息量最小化的循环平稳信号盲源分离算法、变步长循环平稳信号盲源分离算法四种核心算法，并将理论算法与实验仿真相结合，验证了算法的有效性，以推动盲源分离理论研究的发展。在实际的语音、图像、生物医电信号处理以及国防军事领域，利用基于循环平稳理论的盲源分离更接近于信号本质，可准确实现混叠信号的分离，具有重要的理论意义与实用价值。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 盲源分离的研究意义
1.2 盲源分离的国内外研究现状
1.2.1 循环平稳理论的研究现状
1.2.2 盲源分离算法的发展现状
1.2.3 基于循环平稳理论的盲源分离
1.3 盲源分离的应用领域
1.3.1 语音信号处理和图像信号处理领域
1.3.2 生物医学信号处理领域
1.3.3 通信信号处理领域
1.3.4 工业过程监测领域
1.3.5 金融分析领域
1.3.6 国防军事领域
1.4 本书的研究背景
1.5 本书的结构与章节安排
参考文献
第2章 基于循环平稳理论的盲源分离
2.1 线性混合盲源分离模型
2.1.1 数学模型
2.1.2 假设条件与不确定性
2.1.3 盲源分离前期预处理
2.2 盲源分离的独立性判据及常用算法
2.2.1 独立判据
2.2.2 盲源分离算法
2.3 盲源分离算法的性能评判
2.3.1 主观定性评判方法
2.3.2 客观定量评判方法
2.4 循环平稳理论
2.4.1 低阶循环平稳过程
2.4.2 高阶循环统计量
2.5 循环平稳理论的盲源分离
2.6 本章小结
参考文献
第3章 基于循环平稳度的盲源分离算法
3.1 二阶循环平稳度分离准则
3.1.1 二阶循环统计量
3.1.2 二阶循环平稳度准则
3.2 基于二阶循环统计量的Dcs盲源分离算法
3.2.1 基于循环平稳理论的盲源分离原理
3.2.2 算法性能分析
3.2.3 实验仿真
3.3 高阶累积量循环平稳度准则
3.3.1 高阶循环累积量
3.3.2 高阶循环平稳度分离准则
3.4 基于高阶循环平稳度准则的盲源分离算法
3.4.1 算法原理
3.4.2 计算机仿真
3.4.3 算法性能分析
3.5 本章小结
参考文献
第4章 基于对角化原理的循环平稳盲源分离算法
4.1 矩阵对角化及特征值分解
4.1.1 矩阵可对角化理论
4.1.2 矩阵的奇异值分解
4.1.3 信号的白化处理
4.2 二阶循环平稳理论的鲁棒白化平均矩阵对角化盲源分离算法
4.2.1 鲁棒预白化
4.2.2 基于鲁棒白化平均矩阵对角化盲源分离算法
4.2.3 算法的基本理论
4.2.4 算法性能指标
4.2.5 计算机仿真
4.3 联合近似对角化原理
4.3.1 循环累积量矩阵
4.3.2 联合近似对角化原理
4.4 基于四阶循环累积量的JADE盲源分离算法
4.4.1 JADE盲源分离算法原理
4.4.2 基于四阶循环累积量的JADE盲源分离算法
4.4.3 实验仿真
4.5 本章小结
参考文献
第5章 基于互信息量最小化的循环平稳信号盲源分离算法
5.1 信息论的基本概念
5.1.1 KL散度
5.1.2 互信息量
5.2 基于互信息量的盲源分离算法
5.2.1 目标函数
5.2.2 寻优算法
5.3 基于最小互信息量的循环平稳盲源分离算法
5.3.1 信息量最小化准则
5.3.2 基于最小互信息量的循环平稳盲源分离算法
5.3.3 计算机仿真
5.3.4 算法性能分析
5.4 本章小结
参考文献
第6章 基于循环平稳理论的变步长盲源分离算法
6.1 变步长盲源分离算法
6.2 峭度自适应变步长循环平稳信号盲源分离算法
6.2.1 算法的推导过程
6.2.2 实验仿真
6.2.3 算法性能分析
6.3 分阶段变步长循环平稳信号盲源分离算法
6.3.1 算法的推导过程
6.3.2 实验仿真
6.3.3 算法性能分析
6.4 基于类似性能指数曲线的循环平稳信号的变步长盲源分离算法
6.4.1 算法原理
6.4.2 实验仿真
6.4.3 算法性能分析
6.5 基于分离度的变步长循环平稳信号盲源分离算法
6.5.1 算法原理
6.5.2 实验仿真
6.5.3 算法性能分析
6.6 本章小结
参考文献
附录 英汉对照术语表
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| 內容試閱：
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传统的信号分离方法都存在各自的不足，如基于FFr理论的周期图法无法对频谱重叠的信号进行分离，波束合成法可对不同方向的信号进行分离¨351，但需要一定的先验知识，而盲源分离法则突破了这些局限，显著的优点就是“盲”，即不需要目标信号的先验知识，对任何形式的信号都适用。迄今为止，将盲源分离技术应用到通信侦察【136，137】，方面的研究还较少。文献[138]采用快速定点算法实现混叠IFF信号分离，此方法具有较好的收敛性，但计算量大，源信号数目增加时，算法性能会变差，同时该算法不适于信号的实时处理。孙凌宇等¨驯将等变化自适应EASI算法应用到混叠敌我识别信号分离中，选择四阶累积量，峭度作为目标函数实现混叠敌我识别信号的分离。刘小秋等【134】从DoA估计和调制识别这两方面研究了盲源分离技术在通信侦察中的应用，采用盲源分离不仅能将频谱混叠的信号进行分离，而且所需先验知识少，计算简单，实时性强，能够解决现代通信侦察的瓶颈难题。
雷达信号分选【139】是现代雷达侦察设备必须具备的功能，它在电子对抗和反对抗中起着重要作用。然而在现代战争中，各种雷达及精确制导武器的大量应用，使得雷达对抗侦察系统面临的信号环境日趋密集，而且信号愈加复杂多变，因此现代雷达侦察设备的信号分选任务十分艰巨且复杂，传统方法已无法胜任这方面的工作。近年来兴起的盲源分离技术却能很好地解决复杂环境背景下雷达信号分选的问题，它无需学习样本的选取，只需根据接收设备所获取的雷达辐射源信号进行处理，就可以得到原始信号的形式，即恢复出原始信号，为电子战中对抗和反对抗采取措施提供了重要的依据。孙洪等【139】提出了基于信号波形判定准则的空间四阶累积张量，在一定的噪声背景中有效地提取感兴趣的信号，且在一定程度上克服了常规分选方法对噪声敏感的缺陷。
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