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當(dāng)當(dāng)網(wǎng)
圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請以下列介紹為準(zhǔn) 商品名稱： 盲源分離理論與算法 作者： 梅鐵民 市場價： 20元 文軒網(wǎng)價： 15.8元【79折】 ISBN號： 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（以實物為準(zhǔn)） 裝幀：平裝 開本：16開 語種：中文 出版時間：2013-04-01 版次：1 頁數(shù)：160 印刷時間：2013-04-01 印次：1 字數(shù)：185.00千字
主編推薦 盲源信號分離是一種自適應(yīng)信號處理技術(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)某種評判準(zhǔn)則，自適應(yīng)地獲得信號處理網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，使系統(tǒng)逐步逼近所要求的狀態(tài)，從而實現(xiàn)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(cè)面描述同一問題。盲源信號分離是從信號處理結(jié)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(tǒng)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(fā)來介紹一些典型算法。
內(nèi)容簡介 盲源信號分離理論是現(xiàn)代信號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)、雷達及經(jīng)濟數(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(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分離的基本理論、典型算法以及最新進展，快速進入該領(lǐng)域前沿開展研究工作。
目錄 第1章 緒論
1．1 盲源信號分離研究的歷史與發(fā)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(guān)系
1．6 盲源信號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)計量基礎(chǔ)知識
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(tǒng)計性質(zhì)變化
3．5 盲分離算法性能指標(biāo)
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(guān)的盲信號分離算法
5．1 相關(guān)矩陣的非負定性及Hadamard不等式
5．2 基于去相關(guān)判據(jù)的一般算法
5．3 基于源信號非平穩(wěn)性的簡化算法
5．4 基于去相關(guān)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(guān)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(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(jù)
第9章 對稱四階互累積量矩陣聯(lián)合對角化算法
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(wěn)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(shù)
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(xù)性最大化算法
14．1 信號的不連續(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(guān)理論
16．2 基于去相關(guān)的盲信號分離算法
16．3 仿真實驗例子
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盲分離算法
17．3 仿真實驗例子
第18章 功率譜密度矩陣聯(lián)合對角化與卷積混合信號盲分離
18．1 功率譜密度矩陣聯(lián)合對角化原理
18．2 基于功率譜密度矩陣聯(lián)合對角化的盲分離算法
18．3 仿真實驗例子
18．4 本章小結(jié)
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(zhǔn) | |
| 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(wǎng)價： | 15.8元【79折】 |
| ISBN號： | 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（以實物為準(zhǔn)） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：16開 | 語種：中文 |
| 出版時間：2013-04-01 | 版次：1 | 頁數(shù)：160 |
| 印刷時間：2013-04-01 | 印次：1 | 字數(shù)：185.00千字 |
| 主編推薦 | |
| 盲源信號分離是一種自適應(yīng)信號處理技術(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)某種評判準(zhǔn)則，自適應(yīng)地獲得信號處理網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，使系統(tǒng)逐步逼近所要求的狀態(tài)，從而實現(xiàn)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(cè)面描述同一問題。盲源信號分離是從信號處理結(jié)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(tǒng)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(fā)來介紹一些典型算法。 |
| 內(nèi)容簡介 | |
| 盲源信號分離理論是現(xiàn)代信號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)、雷達及經(jīng)濟數(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(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分離的基本理論、典型算法以及最新進展，快速進入該領(lǐng)域前沿開展研究工作。 |
| 目錄 | |
| 第1章 緒論 1．1 盲源信號分離研究的歷史與發(fā)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(guān)系 1．6 盲源信號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)計量基礎(chǔ)知識 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(tǒng)計性質(zhì)變化 3．5 盲分離算法性能指標(biāo) 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(guān)的盲信號分離算法 5．1 相關(guān)矩陣的非負定性及Hadamard不等式 5．2 基于去相關(guān)判據(jù)的一般算法 5．3 基于源信號非平穩(wěn)性的簡化算法 5．4 基于去相關(guān)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(guān)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(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(jù) 第9章 對稱四階互累積量矩陣聯(lián)合對角化算法 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(wěn)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(shù) 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(xù)性最大化算法 14．1 信號的不連續(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(guān)理論 16．2 基于去相關(guān)的盲信號分離算法 16．3 仿真實驗例子 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盲分離算法 17．3 仿真實驗例子 第18章 功率譜密度矩陣聯(lián)合對角化與卷積混合信號盲分離 18．1 功率譜密度矩陣聯(lián)合對角化原理 18．2 基于功率譜密度矩陣聯(lián)合對角化的盲分離算法 18．3 仿真實驗例子 18．4 本章小結(jié) 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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