圖書簡介
品牌：圖書詳情
商品基本信息，請以下列介紹為準 商品名稱： 盲信號處理基礎及其應用 作者： 孫守宇 市場價： 39元 文軒網價： 30.4元【78折】 ISBN號： 9787118068191 出版社： 國防工業出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實物為準） 裝幀：精裝 開本：16開 語種：中文 出版時間：2010-07-01 版次：1 頁數：158 印刷時間：2010-07-01 印次：1 字數：202.00千字 溫馨提示：出版時間超過3年的圖書，因長時間儲存可能會產生紙張缺陷，敬請諒解！
內容簡介 近年來，盲信號處理的新概念、新技術迅速發展。盲信源分離和盲信道均衡是信號處理的兩項重要任務。盲信源分離技術可以應用于陣列信號處理、醫學信號處理、語音信號處理、圖像信號處理以及其他信號處理領域。盲信道均衡的一個重要應用是恢復因信號通過信道傳輸而產生的失真信號，在數字通信中，以盲的方式消除碼間干擾。
盡管盲信源分離和盲信道均衡以各自獨立的模式發展，但是事實上它們之間具有密切的關系。本書共分5章：第1章介紹盲信號處理；第2章提供盲信號處理的理論基礎；第3章研究盲信源分離；第4章考慮盲信道均衡；第5章討論盲信源分離和盲信道均衡之間的關系。
本書可作為從事信號處理、圖像處理、通信和計算機專業的高年級本科生和研究生的參考書，也可供相關領域的科研人員參考。
目錄 第1章 緒論
1.1 盲信號處理
1.1.1 映射和逆映射
1.1.2 卷積和解卷積
1.1.3 盲信號處理的基本問題
1.2 盲信源分離
1.2.1 盲信源分離的數學描述
1.2.2 盲信源分離研究之進展
1.3 盲信道均衡
1.3.1 盲信道均衡的數學描述
1.3.2 盲信道均衡研究之進展
1.4 自適應濾波
1.4.1 傳統自適應濾波器
1.4.2 監督和無監督自適應濾波器
1.5 無監督自適應濾波的三種基本方法
1.5.1 Bussgang統計算法
1.5.2 高階統計量方法
1.5.3 信息理論方法
1.6 本書各章內容概要
第2章 盲信號處理的理論基礎
2.1 熵和信息
2.1.1 熵
2.1.2 K-L熵和互信息
2.1.3 負熵
2.1.4 可逆的概率密度變換
2.2 高階統計量
2.3 自組織神經網絡
2.3.1 線性自組織
2.3.2 非線性自組織
2.4 遞歸網絡
2.5 標準梯度自適應
2.5.1 參數和代價函數
2.5.2 最陡下降法
2.5.3 統計梯度下降法
2.5.4 最陡下降法的行為
2.6 自然梯度自適應
2.6.1 歐氏幾何和黎曼幾何
2.6.2 自然梯度下降法
2.6.3 自然梯度與其他算法的關系
2.7 自然梯度模擬實例
2.7.1 噪聲正弦函數的最大似然估計
2.7.2 單層感知機訓練
2.8 主元分析法
2.8.1 特征值分解
2.8.2 第一主元估計學習算法
2.8.3 幾個主元自適應提取算法
第3章 盲信源分離
3.1 直觀理解盲信源分離
3.2 獨立元分析概述
3.2.1 獨立元分析基礎
3.2.2 與ICA有關的模糊性
3.3 利用神經網絡的獨立元分析
3.3.1 預白化過程
3.3.2 分離過程
3.3.3 ICA基矢量的估計
3.4 ICA的對比函數
3.4.1 無噪線性混合的ICA
3.4.2 基于似然性的對比函數
3.4.3 基于互信息的對比函數
3.4.4 基于信息最大化的對比函數
3.4.5 基于統計量的對比函數
3.5 ICA估計的非高斯性
3.5.1 非高斯即獨立
3.5.2 非高斯性的峭度度量法
3.5.3 非高斯性的負熵度量法
3.6 盲信源分離的有效算法
3.6.1 最大熵方法
3.6.2 最小互信息方法
3.6.3 自然梯度學習算法的等價變化性
3.6.4 通信信號盲分離仿真
3.6.5 語音信號盲分離仿真
3.6.6 ICA的快速定點算法
3.6.7 圖像信號盲分離仿真
3.7 峭度自適應學習率的盲信源分離算法
3.7.1 盲信源分離算法學習率討論
3.7.2 峭度自適應學習率的盲信源分離算法
3.7.3 計算機仿真
3.8 信源信號的盲抽取
3.8.1 單個源信號抽取方法
3.8.2 一組信源的盲抽取
第4章 盲信道均衡
4.1 信道均衡的概念
4.1.1 信道模型
4.1.2 最小和最大相位信道
4.1.3 均衡器結構
4.1.4 基于訓練的自適應均衡
4.1.5 盲自適應均衡
4.2 同態濾波盲均衡
4.3 數字通信信道的盲均衡
4.3.1 LMS盲均衡
4.3.2 二進制數字信號的均衡
4.4 基于高階統計量的均衡
4.4.1 基于高階倒譜的盲均衡
4.4.2 二倒譜
4.4.3 三倒譜
4.5 基于碼元間隔的恒模算法
4.5.1 信道均衡的條件
4.5.2 恒模算法
4.5.3 修正恒模算法
4.5.4 仿真實驗和性能比較
4.5.5 MCMA頻率選擇性信道盲均衡性能分析
4.6 基于分數間隔的恒模算法
4.6.1 分數間隔采樣對盲均衡的意義
4.6.2 單輸人多輸出模型
4.6.3 分數間隔的修正恒模算法
4.6.4 計算機仿真實驗
4.6.5 采樣時間偏移量的影響
第5章 盲分離和盲均衡之間的關系
5.1 問題描述
5.1.1 源分離
5.1.2 解卷積
5.1.3 附加信息
5.1.4 比較
5.2 算法關系
5.2.1 估計模型的選擇
5.2.2 代價函數的選擇
5.2.3 自適應算法的選擇
5.3 基于多用戶峭度優化準則的獨立信號的盲分離
5.3.1 問題形成和假設
5.3.2 單用戶均衡問題回顧
5.3.3 關于BSS的充分必要條件
5.3.4 MU-CM方法
5.4 盲信源分離學習算法擴展到多信道盲解卷
5.4.1 各種方法的代數等價性
5.4.2 卷積作為乘法運算
5.4.3 多信道盲解卷的自然梯度學習規則
5.4.4 多信道盲解卷算法
5.4.5 多信道盲解卷算法的實現
5.5 盲信號處理的一些相關問題
參考文獻
精彩內容 近年來，有關盲信源分離和獨立元分析研究的文獻很多，許多學者從不同的研究領域出發，提出了不同的方法。值得注意的方法有最大負熵法、高階累計量法、非線性：PCA、最大似然估計法、貝葉斯ICA、最大后驗參數估計法、信息幾何法、最小互信息法（MMI）、多變量密度估計法和分階段自適應學習法等。
信源混合主要有兩種形式：線性無記憶混合和卷積混合。線性無記憶混合的盲信源分離問題是基礎，已經發展得較為完善。卷積混合的盲信源分離問題更具有實際價值，目前正處于發展時期，實際應用的報道很少。
當前，線性無記憶混合的盲信源分離正在研究的問題有含有噪聲的盲信源分離、信源分布特性估計、欠高斯分布和超高斯分布一起混合的盲信源分離、高效分離算法、有效活動函數等。
上述提到的各種盲信源分離算法都可歸類為最小均方誤差算法（LMS）型算法，存在一個學習速率參數的優選問題，這也是盲信源分離算法研究的核心問題。如何提高算法的收斂速度和改進算法的穩態性能一直是盲信號分離研究的熱點之一。
眾所周知，當學習速率或步長參數取常數時，LMS型算法存在收斂速度和穩態性能之間的矛盾：步長小，算法的穩態性能（即源信號的恢復質量）好，但算法收斂慢；反之，則收斂快，但穩態性能差。解決上述矛盾的最簡單做法是讓學習速率隨時間遞減，但這又會產生新的問題，如果信號沒有
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目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | 盲信號處理基礎及其應用 |
| 作者： | 孫守宇 |
| 市場價： | 39元 |
| 文軒網價： | 30.4元【78折】 |
| ISBN號： | 9787118068191 |
| 出版社： | 國防工業出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實物為準） | ||
| 裝幀：精裝 | 開本：16開 | 語種：中文 |
| 出版時間：2010-07-01 | 版次：1 | 頁數：158 |
| 印刷時間：2010-07-01 | 印次：1 | 字數：202.00千字 |
| 溫馨提示：出版時間超過3年的圖書，因長時間儲存可能會產生紙張缺陷，敬請諒解！ | ||
| 內容簡介 | |
| 近年來，盲信號處理的新概念、新技術迅速發展。盲信源分離和盲信道均衡是信號處理的兩項重要任務。盲信源分離技術可以應用于陣列信號處理、醫學信號處理、語音信號處理、圖像信號處理以及其他信號處理領域。盲信道均衡的一個重要應用是恢復因信號通過信道傳輸而產生的失真信號，在數字通信中，以盲的方式消除碼間干擾。 盡管盲信源分離和盲信道均衡以各自獨立的模式發展，但是事實上它們之間具有密切的關系。本書共分5章：第1章介紹盲信號處理；第2章提供盲信號處理的理論基礎；第3章研究盲信源分離；第4章考慮盲信道均衡；第5章討論盲信源分離和盲信道均衡之間的關系。 本書可作為從事信號處理、圖像處理、通信和計算機專業的高年級本科生和研究生的參考書，也可供相關領域的科研人員參考。 |
| 目錄 | |
| 第1章 緒論 1.1 盲信號處理 1.1.1 映射和逆映射 1.1.2 卷積和解卷積 1.1.3 盲信號處理的基本問題 1.2 盲信源分離 1.2.1 盲信源分離的數學描述 1.2.2 盲信源分離研究之進展 1.3 盲信道均衡 1.3.1 盲信道均衡的數學描述 1.3.2 盲信道均衡研究之進展 1.4 自適應濾波 1.4.1 傳統自適應濾波器 1.4.2 監督和無監督自適應濾波器 1.5 無監督自適應濾波的三種基本方法 1.5.1 Bussgang統計算法 1.5.2 高階統計量方法 1.5.3 信息理論方法 1.6 本書各章內容概要 第2章 盲信號處理的理論基礎 2.1 熵和信息 2.1.1 熵 2.1.2 K-L熵和互信息 2.1.3 負熵 2.1.4 可逆的概率密度變換 2.2 高階統計量 2.3 自組織神經網絡 2.3.1 線性自組織 2.3.2 非線性自組織 2.4 遞歸網絡 2.5 標準梯度自適應 2.5.1 參數和代價函數 2.5.2 最陡下降法 2.5.3 統計梯度下降法 2.5.4 最陡下降法的行為 2.6 自然梯度自適應 2.6.1 歐氏幾何和黎曼幾何 2.6.2 自然梯度下降法 2.6.3 自然梯度與其他算法的關系 2.7 自然梯度模擬實例 2.7.1 噪聲正弦函數的最大似然估計 2.7.2 單層感知機訓練 2.8 主元分析法 2.8.1 特征值分解 2.8.2 第一主元估計學習算法 2.8.3 幾個主元自適應提取算法 第3章 盲信源分離 3.1 直觀理解盲信源分離 3.2 獨立元分析概述 3.2.1 獨立元分析基礎 3.2.2 與ICA有關的模糊性 3.3 利用神經網絡的獨立元分析 3.3.1 預白化過程 3.3.2 分離過程 3.3.3 ICA基矢量的估計 3.4 ICA的對比函數 3.4.1 無噪線性混合的ICA 3.4.2 基于似然性的對比函數 3.4.3 基于互信息的對比函數 3.4.4 基于信息最大化的對比函數 3.4.5 基于統計量的對比函數 3.5 ICA估計的非高斯性 3.5.1 非高斯即獨立 3.5.2 非高斯性的峭度度量法 3.5.3 非高斯性的負熵度量法 3.6 盲信源分離的有效算法 3.6.1 最大熵方法 3.6.2 最小互信息方法 3.6.3 自然梯度學習算法的等價變化性 3.6.4 通信信號盲分離仿真 3.6.5 語音信號盲分離仿真 3.6.6 ICA的快速定點算法 3.6.7 圖像信號盲分離仿真 3.7 峭度自適應學習率的盲信源分離算法 3.7.1 盲信源分離算法學習率討論 3.7.2 峭度自適應學習率的盲信源分離算法 3.7.3 計算機仿真 3.8 信源信號的盲抽取 3.8.1 單個源信號抽取方法 3.8.2 一組信源的盲抽取 第4章 盲信道均衡 4.1 信道均衡的概念 4.1.1 信道模型 4.1.2 最小和最大相位信道 4.1.3 均衡器結構 4.1.4 基于訓練的自適應均衡 4.1.5 盲自適應均衡 4.2 同態濾波盲均衡 4.3 數字通信信道的盲均衡 4.3.1 LMS盲均衡 4.3.2 二進制數字信號的均衡 4.4 基于高階統計量的均衡 4.4.1 基于高階倒譜的盲均衡 4.4.2 二倒譜 4.4.3 三倒譜 4.5 基于碼元間隔的恒模算法 4.5.1 信道均衡的條件 4.5.2 恒模算法 4.5.3 修正恒模算法 4.5.4 仿真實驗和性能比較 4.5.5 MCMA頻率選擇性信道盲均衡性能分析 4.6 基于分數間隔的恒模算法 4.6.1 分數間隔采樣對盲均衡的意義 4.6.2 單輸人多輸出模型 4.6.3 分數間隔的修正恒模算法 4.6.4 計算機仿真實驗 4.6.5 采樣時間偏移量的影響 第5章 盲分離和盲均衡之間的關系 5.1 問題描述 5.1.1 源分離 5.1.2 解卷積 5.1.3 附加信息 5.1.4 比較 5.2 算法關系 5.2.1 估計模型的選擇 5.2.2 代價函數的選擇 5.2.3 自適應算法的選擇 5.3 基于多用戶峭度優化準則的獨立信號的盲分離 5.3.1 問題形成和假設 5.3.2 單用戶均衡問題回顧 5.3.3 關于BSS的充分必要條件 5.3.4 MU-CM方法 5.4 盲信源分離學習算法擴展到多信道盲解卷 5.4.1 各種方法的代數等價性 5.4.2 卷積作為乘法運算 5.4.3 多信道盲解卷的自然梯度學習規則 5.4.4 多信道盲解卷算法 5.4.5 多信道盲解卷算法的實現 5.5 盲信號處理的一些相關問題 參考文獻 |
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| 近年來，有關盲信源分離和獨立元分析研究的文獻很多，許多學者從不同的研究領域出發，提出了不同的方法。值得注意的方法有最大負熵法、高階累計量法、非線性：PCA、最大似然估計法、貝葉斯ICA、最大后驗參數估計法、信息幾何法、最小互信息法（MMI）、多變量密度估計法和分階段自適應學習法等。 信源混合主要有兩種形式：線性無記憶混合和卷積混合。線性無記憶混合的盲信源分離問題是基礎，已經發展得較為完善。卷積混合的盲信源分離問題更具有實際價值，目前正處于發展時期，實際應用的報道很少。 當前，線性無記憶混合的盲信源分離正在研究的問題有含有噪聲的盲信源分離、信源分布特性估計、欠高斯分布和超高斯分布一起混合的盲信源分離、高效分離算法、有效活動函數等。 上述提到的各種盲信源分離算法都可歸類為最小均方誤差算法（LMS）型算法，存在一個學習速率參數的優選問題，這也是盲信源分離算法研究的核心問題。如何提高算法的收斂速度和改進算法的穩態性能一直是盲信號分離研究的熱點之一。 眾所周知，當學習速率或步長參數取常數時，LMS型算法存在收斂速度和穩態性能之間的矛盾：步長小，算法的穩態性能（即源信號的恢復質量）好，但算法收斂慢；反之，則收斂快，但穩態性能差。解決上述矛盾的最簡單做法是讓學習速率隨時間遞減，但這又會產生新的問題，如果信號沒有 ...... |
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