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圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請(qǐng)以下列介紹為準(zhǔn) 商品名稱： 盲源分離理論與算法 作者： 梅鐵民 市場價(jià)： 20元 文軒網(wǎng)價(jià)： 15.8元【79折】 ISBN號(hào)： 9787560630519 出版社： 西安電子科技大學(xué)出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)） 裝幀：平裝 開本：16開 語種：中文 出版時(shí)間：2013-04-01 版次：1 頁數(shù)：160 印刷時(shí)間：2013-04-01 印次：1 字?jǐn)?shù)：185.00千字
主編推薦 盲源信號(hào)分離是一種自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)角度講，它是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程，即根據(jù)某種評(píng)判準(zhǔn)則，自適應(yīng)地獲得信號(hào)處理網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，使系統(tǒng)逐步逼近所要求的狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)分離。與盲源信號(hào)分離并行的另一個(gè)概念是獨(dú)立分量分析，兩者從不同側(cè)面描述同一問題。盲源信號(hào)分離是從信號(hào)處理結(jié)果來看問題；而獨(dú)立分量分析是從信號(hào)處理過程來看問題，信號(hào)分離過程就是信號(hào)的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性最大化過程。
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(gè)方面來闡述盲源信號(hào)分離的基本理論，從觀測信號(hào)的混合模型(瞬時(shí)混合、卷積混合)出發(fā)來介紹一些典型算法。
內(nèi)容簡介 盲源信號(hào)分離理論是現(xiàn)代信號(hào)處理的重要前沿研究領(lǐng)域之一，在通信、語音處理、圖像處理、地震勘探、生物醫(yī)學(xué)、雷達(dá)及經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)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(gè)方面來闡述盲源信號(hào)分離的基本理論，并從觀測信號(hào)的混合模型(瞬時(shí)混合、卷積混合)出發(fā)來介紹典型算法。
《盲源分離理論與算法》面向具有一定信號(hào)處理基礎(chǔ)的學(xué)生和研究者。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者能夠掌握盲源信號(hào)分離的基本理論、典型算法以及最新進(jìn)展，快速進(jìn)入該領(lǐng)域前沿開展研究工作。
目錄 第1章 緒論
1．1 盲源信號(hào)分離研究的歷史與發(fā)展
1．2 盲源信號(hào)分離的研究對(duì)象
1．3 盲源信號(hào)分離的可行性
1．4 盲源信號(hào)分離算法的分類
1．5 盲源信號(hào)分離與獨(dú)立分量分析的關(guān)系
1．6 盲源信號(hào)分離與多輸入多輸出系統(tǒng)盲解卷積的關(guān)系
第2章 信息論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及高階統(tǒng)計(jì)量基礎(chǔ)知識(shí)
2．1 信息論
2．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2．3 高階累積量理論
2．4 自然梯度與相對(duì)梯度
2．5 盲分離算法計(jì)算量的比較
第3章 混合模型與分離模型
3．1 瞬時(shí)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(hào)的非線性混合模型
3．4 從源信號(hào)到混合信號(hào)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)變化
3．5 盲分離算法性能指標(biāo)
第4章 瞬時(shí)混合信號(hào)盲分離的二階矩理論
4．1 兩個(gè)源信號(hào)的特例
4．2 一般性理論
第5章 基于去相關(guān)的盲信號(hào)分離算法
5．1 相關(guān)矩陣的非負(fù)定性及Hadamard不等式
5．2 基于去相關(guān)判據(jù)的一般算法
5．3 基于源信號(hào)非平穩(wěn)性的簡化算法
5．4 基于去相關(guān)的盲信號(hào)分離算法的推廣
第6章 雙源信號(hào)盲分離的去相關(guān)算法
6．1 雙源信號(hào)盲分離迭代算法
6．2 算法的幾何解釋與收斂性分析
6．3 仿真實(shí)驗(yàn)例子
第7章 相關(guān)矩陣特征值分解盲分離算法
7．1 AMIJSE算法
7．2 廣義特征值分解(GEI))盲分離算法
第8章 瞬時(shí)混合信號(hào)盲分離的高階累積量理論
8．1 可分性約束條件
8．2 基于高階累積量的盲分離判據(jù)
第9章 對(duì)稱四階互累積量矩陣聯(lián)合對(duì)角化算法
9．1 目標(biāo)函數(shù)與算法
9．2 參數(shù)λ的選擇問題
9．3 算法實(shí)現(xiàn)方面的考慮
第10章 Comon算法
10．1 基本原理
10．2 Comon算法實(shí)現(xiàn)
第11章 JADE算法
11．1 模型
11．2 目標(biāo)函數(shù)
11．3 累積量矩陣與正交矩陣Q之間的關(guān)系
11．4 矩陣聯(lián)合對(duì)角化
11．5 四階累積量矩陣的特征矩陣表示
第12章 不動(dòng)點(diǎn)ICA算法
12．1 不動(dòng)點(diǎn)算法
12．2 不動(dòng)點(diǎn)算法穩(wěn)定性與收斂性分析
12．3 KMA與MIJK算法
第13章 瞬時(shí)混合信號(hào)盲分離信息論理論與算法
13．1 基于信息論的自然梯度算法
13．2 非線性激勵(lì)函數(shù)
13．3 最大似然估計(jì)算法
13．4 信息最大化算法(Informax)
第14章 信號(hào)不連續(xù)性最大化算法
14．1 信號(hào)的不連續(xù)性
14．2 目標(biāo)函數(shù)與算法
14．3 重疊矩陣及其近似對(duì)角化
第15章 瞬時(shí)混合信號(hào)盲分離的頻域算法
15．1 純頻域算法
15．2 半時(shí)域半頻域算法
第16章 基于二階矩的卷積混合信號(hào)時(shí)域盲分離理論與算法
16．1 卷積混合信號(hào)盲分離的去相關(guān)理論
16．2 基于去相關(guān)的盲信號(hào)分離算法
16．3 仿真實(shí)驗(yàn)例子
16．4 本章小結(jié)
第17章 基于高階累積量的卷積混合信號(hào)盲分離理論與算法
17．1 基于高階累積量的盲分離判據(jù)
17．2 基于高階累積量的卷積混合信號(hào)盲分離算法
17．3 仿真實(shí)驗(yàn)例子
第18章 功率譜密度矩陣聯(lián)合對(duì)角化與卷積混合信號(hào)盲分離
18．1 功率譜密度矩陣聯(lián)合對(duì)角化原理
18．2 基于功率譜密度矩陣聯(lián)合對(duì)角化的盲分離算法
18．3 仿真實(shí)驗(yàn)例子
18．4 本章小結(jié)
第19章 基于信息論的卷積混合信號(hào)頻域盲分離算法
19．1 混合模型與分離模型
19．2 自然梯度算法的幾種推廣形式
19．3 基于Kullback―Leibler散度的卷積混合信號(hào)盲分離算法
19．4 與其他算法的比例
19．5 仿真實(shí)驗(yàn)例子
參考文獻(xiàn)
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請(qǐng)以下列介紹為準(zhǔn) | |
| 商品名稱： | 盲源分離理論與算法 |
| 作者： | 梅鐵民 |
| 市場價(jià)： | 20元 |
| 文軒網(wǎng)價(jià)： | 15.8元【79折】 |
| ISBN號(hào)： | 9787560630519 |
| 出版社： | 西安電子科技大學(xué)出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：16開 | 語種：中文 |
| 出版時(shí)間：2013-04-01 | 版次：1 | 頁數(shù)：160 |
| 印刷時(shí)間：2013-04-01 | 印次：1 | 字?jǐn)?shù)：185.00千字 |
| 主編推薦 | |
| 盲源信號(hào)分離是一種自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)角度講，它是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程，即根據(jù)某種評(píng)判準(zhǔn)則，自適應(yīng)地獲得信號(hào)處理網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，使系統(tǒng)逐步逼近所要求的狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)分離。與盲源信號(hào)分離并行的另一個(gè)概念是獨(dú)立分量分析，兩者從不同側(cè)面描述同一問題。盲源信號(hào)分離是從信號(hào)處理結(jié)果來看問題；而獨(dú)立分量分析是從信號(hào)處理過程來看問題，信號(hào)分離過程就是信號(hào)的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性最大化過程。 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(gè)方面來闡述盲源信號(hào)分離的基本理論，從觀測信號(hào)的混合模型(瞬時(shí)混合、卷積混合)出發(fā)來介紹一些典型算法。 |
| 內(nèi)容簡介 | |
| 盲源信號(hào)分離理論是現(xiàn)代信號(hào)處理的重要前沿研究領(lǐng)域之一，在通信、語音處理、圖像處理、地震勘探、生物醫(yī)學(xué)、雷達(dá)及經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)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(gè)方面來闡述盲源信號(hào)分離的基本理論，并從觀測信號(hào)的混合模型(瞬時(shí)混合、卷積混合)出發(fā)來介紹典型算法。 《盲源分離理論與算法》面向具有一定信號(hào)處理基礎(chǔ)的學(xué)生和研究者。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者能夠掌握盲源信號(hào)分離的基本理論、典型算法以及最新進(jìn)展，快速進(jìn)入該領(lǐng)域前沿開展研究工作。 |
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| 第1章 緒論 1．1 盲源信號(hào)分離研究的歷史與發(fā)展 1．2 盲源信號(hào)分離的研究對(duì)象 1．3 盲源信號(hào)分離的可行性 1．4 盲源信號(hào)分離算法的分類 1．5 盲源信號(hào)分離與獨(dú)立分量分析的關(guān)系 1．6 盲源信號(hào)分離與多輸入多輸出系統(tǒng)盲解卷積的關(guān)系 第2章 信息論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及高階統(tǒng)計(jì)量基礎(chǔ)知識(shí) 2．1 信息論 2．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2．3 高階累積量理論 2．4 自然梯度與相對(duì)梯度 2．5 盲分離算法計(jì)算量的比較 第3章 混合模型與分離模型 3．1 瞬時(shí)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(hào)的非線性混合模型 3．4 從源信號(hào)到混合信號(hào)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)變化 3．5 盲分離算法性能指標(biāo) 第4章 瞬時(shí)混合信號(hào)盲分離的二階矩理論 4．1 兩個(gè)源信號(hào)的特例 4．2 一般性理論 第5章 基于去相關(guān)的盲信號(hào)分離算法 5．1 相關(guān)矩陣的非負(fù)定性及Hadamard不等式 5．2 基于去相關(guān)判據(jù)的一般算法 5．3 基于源信號(hào)非平穩(wěn)性的簡化算法 5．4 基于去相關(guān)的盲信號(hào)分離算法的推廣 第6章 雙源信號(hào)盲分離的去相關(guān)算法 6．1 雙源信號(hào)盲分離迭代算法 6．2 算法的幾何解釋與收斂性分析 6．3 仿真實(shí)驗(yàn)例子 第7章 相關(guān)矩陣特征值分解盲分離算法 7．1 AMIJSE算法 7．2 廣義特征值分解(GEI))盲分離算法 第8章 瞬時(shí)混合信號(hào)盲分離的高階累積量理論 8．1 可分性約束條件 8．2 基于高階累積量的盲分離判據(jù) 第9章 對(duì)稱四階互累積量矩陣聯(lián)合對(duì)角化算法 9．1 目標(biāo)函數(shù)與算法 9．2 參數(shù)λ的選擇問題 9．3 算法實(shí)現(xiàn)方面的考慮 第10章 Comon算法 10．1 基本原理 10．2 Comon算法實(shí)現(xiàn) 第11章 JADE算法 11．1 模型 11．2 目標(biāo)函數(shù) 11．3 累積量矩陣與正交矩陣Q之間的關(guān)系 11．4 矩陣聯(lián)合對(duì)角化 11．5 四階累積量矩陣的特征矩陣表示 第12章 不動(dòng)點(diǎn)ICA算法 12．1 不動(dòng)點(diǎn)算法 12．2 不動(dòng)點(diǎn)算法穩(wěn)定性與收斂性分析 12．3 KMA與MIJK算法 第13章 瞬時(shí)混合信號(hào)盲分離信息論理論與算法 13．1 基于信息論的自然梯度算法 13．2 非線性激勵(lì)函數(shù) 13．3 最大似然估計(jì)算法 13．4 信息最大化算法(Informax) 第14章 信號(hào)不連續(xù)性最大化算法 14．1 信號(hào)的不連續(xù)性 14．2 目標(biāo)函數(shù)與算法 14．3 重疊矩陣及其近似對(duì)角化 第15章 瞬時(shí)混合信號(hào)盲分離的頻域算法 15．1 純頻域算法 15．2 半時(shí)域半頻域算法 第16章 基于二階矩的卷積混合信號(hào)時(shí)域盲分離理論與算法 16．1 卷積混合信號(hào)盲分離的去相關(guān)理論 16．2 基于去相關(guān)的盲信號(hào)分離算法 16．3 仿真實(shí)驗(yàn)例子 16．4 本章小結(jié) 第17章 基于高階累積量的卷積混合信號(hào)盲分離理論與算法 17．1 基于高階累積量的盲分離判據(jù) 17．2 基于高階累積量的卷積混合信號(hào)盲分離算法 17．3 仿真實(shí)驗(yàn)例子 第18章 功率譜密度矩陣聯(lián)合對(duì)角化與卷積混合信號(hào)盲分離 18．1 功率譜密度矩陣聯(lián)合對(duì)角化原理 18．2 基于功率譜密度矩陣聯(lián)合對(duì)角化的盲分離算法 18．3 仿真實(shí)驗(yàn)例子 18．4 本章小結(jié) 第19章 基于信息論的卷積混合信號(hào)頻域盲分離算法 19．1 混合模型與分離模型 19．2 自然梯度算法的幾種推廣形式 19．3 基于Kullback―Leibler散度的卷積混合信號(hào)盲分離算法 19．4 與其他算法的比例 19．5 仿真實(shí)驗(yàn)例子 參考文獻(xiàn) |
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