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： 盲源分離理論與算法 作者： 梅鐵民 市場價： 20元 文軒網價： 15.8元【79折】 ISBN號： 9787560630519 出版社： 西安電子科技大學出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實物為準） 裝幀：平裝 開本：16開 語種：中文 出版時間：2013-04-01 版次：1 頁數：160 印刷時間：2013-04-01 印次：1 字數：185.00千字
主編推薦 盲源信號分離是一種自適應信號處理技術。從神經網絡角度講，它是一種無監督學習過程，即根據某種評判準則，自適應地獲得信號處理網絡的權重，使系統逐步逼近所要求的狀態，從而實現信號分離。與盲源信號分離并行的另一個概念是獨立分量分析，兩者從不同側面描述同一問題。盲源信號分離是從信號處理結果來看問題；而獨立分量分析是從信號處理過程來看問題，信號分離過程就是信號的統計獨立性最大化過程。
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方面來闡述盲源信號分離的基本理論，從觀測信號的混合模型(瞬時混合、卷積混合)出發來介紹一些典型算法。
內容簡介 盲源信號分離理論是現代信號處理的重要前沿研究領域之一，在通信、語音處理、圖像處理、地震勘探、生物醫學、雷達及經濟數據分析等領域有著廣泛的應用。
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方面來闡述盲源信號分離的基本理論，并從觀測信號的混合模型(瞬時混合、卷積混合)出發來介紹典型算法。
《盲源分離理論與算法》面向具有一定信號處理基礎的學生和研究者。通過本書的學習，讀者能夠掌握盲源信號分離的基本理論、典型算法以及最新進展，快速進入該領域前沿開展研究工作。
目錄 第1章 緒論
1．1 盲源信號分離研究的歷史與發展
1．2 盲源信號分離的研究對象
1．3 盲源信號分離的可行性
1．4 盲源信號分離算法的分類
1．5 盲源信號分離與獨立分量分析的關系
1．6 盲源信號分離與多輸入多輸出系統盲解卷積的關系
第2章 信息論、神經網絡及高階統計量基礎知識
2．1 信息論
2．2 神經網絡
2．3 高階累積量理論
2．4 自然梯度與相對梯度
2．5 盲分離算法計算量的比較
第3章 混合模型與分離模型
3．1 瞬時混合模型與分離模型
3．2 卷積混合模型與分離模型
3．3 信號的非線性混合模型
3．4 從源信號到混合信號的統計性質變化
3．5 盲分離算法性能指標
第4章 瞬時混合信號盲分離的二階矩理論
4．1 兩個源信號的特例
4．2 一般性理論
第5章 基于去相關的盲信號分離算法
5．1 相關矩陣的非負定性及Hadamard不等式
5．2 基于去相關判據的一般算法
5．3 基于源信號非平穩性的簡化算法
5．4 基于去相關的盲信號分離算法的推廣
第6章 雙源信號盲分離的去相關算法
6．1 雙源信號盲分離迭代算法
6．2 算法的幾何解釋與收斂性分析
6．3 仿真實驗例子
第7章 相關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 瞬時混合信號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
第9章 對稱四階互累積量矩陣聯合對角化算法
9．1 目標函數與算法
9．2 參數λ的選擇問題
9．3 算法實現方面的考慮
第10章 Comon算法
10．1 基本原理
10．2 Comon算法實現
第11章 JADE算法
11．1 模型
11．2 目標函數
11．3 累積量矩陣與正交矩陣Q之間的關系
11．4 矩陣聯合對角化
11．5 四階累積量矩陣的特征矩陣表示
第12章 不動點ICA算法
12．1 不動點算法
12．2 不動點算法穩定性與收斂性分析
12．3 KMA與MIJK算法
第13章 瞬時混合信號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 非線性激勵函數
13．3 最大似然估計算法
13．4 信息最大化算法(Informax)
第14章 信號不連續性最大化算法
14．1 信號的不連續性
14．2 目標函數與算法
14．3 重疊矩陣及其近似對角化
第15章 瞬時混合信號盲分離的頻域算法
15．1 純頻域算法
15．2 半時域半頻域算法
第16章 基于二階矩的卷積混合信號時域盲分離理論與算法
16．1 卷積混合信號盲分離的去相關理論
16．2 基于去相關的盲信號分離算法
16．3 仿真實驗例子
16．4 本章小結
第17章 基于高階累積量的卷積混合信號盲分離理論與算法
17．1 基于高階累積量的盲分離判據
17．2 基于高階累積量的卷積混合信號盲分離算法
17．3 仿真實驗例子
第18章 功率譜密度矩陣聯合對角化與卷積混合信號盲分離
18．1 功率譜密度矩陣聯合對角化原理
18．2 基于功率譜密度矩陣聯合對角化的盲分離算法
18．3 仿真實驗例子
18．4 本章小結
第19章 基于信息論的卷積混合信號頻域盲分離算法
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盲分離算法
19．4 與其他算法的比例
19．5 仿真實驗例子
參考文獻
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | 盲源分離理論與算法 |
| 作者： | 梅鐵民 |
| 市場價： | 20元 |
| 文軒網價： | 15.8元【79折】 |
| ISBN號： | 9787560630519 |
| 出版社： | 西安電子科技大學出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實物為準） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：16開 | 語種：中文 |
| 出版時間：2013-04-01 | 版次：1 | 頁數：160 |
| 印刷時間：2013-04-01 | 印次：1 | 字數：185.00千字 |
| 主編推薦 | |
| 盲源信號分離是一種自適應信號處理技術。從神經網絡角度講，它是一種無監督學習過程，即根據某種評判準則，自適應地獲得信號處理網絡的權重，使系統逐步逼近所要求的狀態，從而實現信號分離。與盲源信號分離并行的另一個概念是獨立分量分析，兩者從不同側面描述同一問題。盲源信號分離是從信號處理結果來看問題；而獨立分量分析是從信號處理過程來看問題，信號分離過程就是信號的統計獨立性最大化過程。 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方面來闡述盲源信號分離的基本理論，從觀測信號的混合模型(瞬時混合、卷積混合)出發來介紹一些典型算法。 |
| 內容簡介 | |
| 盲源信號分離理論是現代信號處理的重要前沿研究領域之一，在通信、語音處理、圖像處理、地震勘探、生物醫學、雷達及經濟數據分析等領域有著廣泛的應用。 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方面來闡述盲源信號分離的基本理論，并從觀測信號的混合模型(瞬時混合、卷積混合)出發來介紹典型算法。 《盲源分離理論與算法》面向具有一定信號處理基礎的學生和研究者。通過本書的學習，讀者能夠掌握盲源信號分離的基本理論、典型算法以及最新進展，快速進入該領域前沿開展研究工作。 |
| 目錄 | |
| 第1章 緒論 1．1 盲源信號分離研究的歷史與發展 1．2 盲源信號分離的研究對象 1．3 盲源信號分離的可行性 1．4 盲源信號分離算法的分類 1．5 盲源信號分離與獨立分量分析的關系 1．6 盲源信號分離與多輸入多輸出系統盲解卷積的關系 第2章 信息論、神經網絡及高階統計量基礎知識 2．1 信息論 2．2 神經網絡 2．3 高階累積量理論 2．4 自然梯度與相對梯度 2．5 盲分離算法計算量的比較 第3章 混合模型與分離模型 3．1 瞬時混合模型與分離模型 3．2 卷積混合模型與分離模型 3．3 信號的非線性混合模型 3．4 從源信號到混合信號的統計性質變化 3．5 盲分離算法性能指標 第4章 瞬時混合信號盲分離的二階矩理論 4．1 兩個源信號的特例 4．2 一般性理論 第5章 基于去相關的盲信號分離算法 5．1 相關矩陣的非負定性及Hadamard不等式 5．2 基于去相關判據的一般算法 5．3 基于源信號非平穩性的簡化算法 5．4 基于去相關的盲信號分離算法的推廣 第6章 雙源信號盲分離的去相關算法 6．1 雙源信號盲分離迭代算法 6．2 算法的幾何解釋與收斂性分析 6．3 仿真實驗例子 第7章 相關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 瞬時混合信號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 第9章 對稱四階互累積量矩陣聯合對角化算法 9．1 目標函數與算法 9．2 參數λ的選擇問題 9．3 算法實現方面的考慮 第10章 Comon算法 10．1 基本原理 10．2 Comon算法實現 第11章 JADE算法 11．1 模型 11．2 目標函數 11．3 累積量矩陣與正交矩陣Q之間的關系 11．4 矩陣聯合對角化 11．5 四階累積量矩陣的特征矩陣表示 第12章 不動點ICA算法 12．1 不動點算法 12．2 不動點算法穩定性與收斂性分析 12．3 KMA與MIJK算法 第13章 瞬時混合信號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 非線性激勵函數 13．3 最大似然估計算法 13．4 信息最大化算法(Informax) 第14章 信號不連續性最大化算法 14．1 信號的不連續性 14．2 目標函數與算法 14．3 重疊矩陣及其近似對角化 第15章 瞬時混合信號盲分離的頻域算法 15．1 純頻域算法 15．2 半時域半頻域算法 第16章 基于二階矩的卷積混合信號時域盲分離理論與算法 16．1 卷積混合信號盲分離的去相關理論 16．2 基于去相關的盲信號分離算法 16．3 仿真實驗例子 16．4 本章小結 第17章 基于高階累積量的卷積混合信號盲分離理論與算法 17．1 基于高階累積量的盲分離判據 17．2 基于高階累積量的卷積混合信號盲分離算法 17．3 仿真實驗例子 第18章 功率譜密度矩陣聯合對角化與卷積混合信號盲分離 18．1 功率譜密度矩陣聯合對角化原理 18．2 基于功率譜密度矩陣聯合對角化的盲分離算法 18．3 仿真實驗例子 18．4 本章小結 第19章 基于信息論的卷積混合信號頻域盲分離算法 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盲分離算法 19．4 與其他算法的比例 19．5 仿真實驗例子 參考文獻 |
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