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圖書簡(jiǎn)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：	盲信號(hào)處理基礎(chǔ)及其應(yīng)用
作者：	孫守宇
市場(chǎng)價(jià)：	39元
文軒網(wǎng)價(jià)：	30.4元【78折】
ISBN號(hào)：	9787118068191
出版社：	國(guó)防工業(yè)出版社
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)）
裝幀：精裝	開本：16開	語(yǔ)種：中文
出版時(shí)間：2010-07-01	版次：1	頁(yè)數(shù)：158
印刷時(shí)間：2010-07-01	印次：1	字?jǐn)?shù)：202.00千字
溫馨提示：出版時(shí)間超過3年的圖書，因長(zhǎng)時(shí)間儲(chǔ)存可能會(huì)產(chǎn)生紙張缺陷，敬請(qǐng)諒解！

內(nèi)容簡(jiǎn)介

近年來，盲信號(hào)處理的新概念、新技術(shù)迅速發(fā)展。盲信源分離和盲信道均衡是信號(hào)處理的兩項(xiàng)重要任務(wù)。盲信源分離技術(shù)可以應(yīng)用于陣列信號(hào)處理、醫(yī)學(xué)信號(hào)處理、語(yǔ)音信號(hào)處理、圖像信號(hào)處理以及其他信號(hào)處理領(lǐng)域。盲信道均衡的一個(gè)重要應(yīng)用是恢復(fù)因信號(hào)通過信道傳輸而產(chǎn)生的失真信號(hào)，在數(shù)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(dú)立的模式發(fā)展，但是事實(shí)上它們之間具有密切的關(guān)系。本書共分5章：第1章介紹盲信號(hào)處理；第2章提供盲信號(hào)處理的理論基礎(chǔ)；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(guān)系。     本書可作為從事信號(hào)處理、圖像處理、通信和計(jì)算機(jī)專業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生的參考書，也可供相關(guān)領(lǐng)域的科研人員參考。

目錄

第1章  緒論   1.1  盲信號(hào)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(hào)處理的基本問題   1.2  盲信源分離     1.2.1  盲信源分離的數(shù)學(xué)描述     1.2.2  盲信源分離研究之進(jìn)展   1.3  盲信道均衡     1.3.1  盲信道均衡的數(shù)學(xué)描述     1.3.2  盲信道均衡研究之進(jìn)展   1.4  自適應(yīng)濾波     1.4.1  傳統(tǒng)自適應(yīng)濾波器     1.4.2  監(jiān)督和無監(jiān)督自適應(yīng)濾波器   1.5  無監(jiān)督自適應(yīng)濾波的三種基本方法     1.5.1  Bussgang統(tǒng)計(jì)算法     1.5.2  高階統(tǒng)計(jì)量方法     1.5.3  信息理論方法   1.6  本書各章內(nèi)容概要 第2章  盲信號(hào)處理的理論基礎(chǔ)   2.1  熵和信息     2.1.1  熵     2.1.2  K-L熵和互信息     2.1.3  負(fù)熵     2.1.4  可逆的概率密度變換   2.2  高階統(tǒng)計(jì)量   2.3  自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)     2.3.1  線性自組織     2.3.2  非線性自組織   2.4  遞歸網(wǎng)絡(luò)   2.5  標(biāo)準(zhǔn)梯度自適應(yīng)     2.5.1  參數(shù)和代價(jià)函數(shù)     2.5.2  最陡下降法     2.5.3  統(tǒng)計(jì)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(yīng)     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(guān)系   2.7  自然梯度模擬實(shí)例     2.7.1  噪聲正弦函數(shù)的最大似然估計(jì)     2.7.2  單層感知機(jī)訓(xùn)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(jì)學(xué)習(xí)算法     2.8.3  幾個(gè)主元自適應(yīng)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(dú)立元分析概述     3.2.1  獨(dú)立元分析基礎(chǔ)     3.2.2  與ICA有關(guān)的模糊性   3.3  利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)立元分析     3.3.1  預(yù)白化過程     3.3.2  分離過程     3.3.3  ICA基矢量的估計(jì)   3.4  ICA的對(duì)比函數(shù)     3.4.1  無噪線性混合的ICA     3.4.2  基于似然性的對(duì)比函數(shù)     3.4.3  基于互信息的對(duì)比函數(shù)     3.4.4  基于信息最大化的對(duì)比函數(shù)     3.4.5  基于統(tǒng)計(jì)量的對(duì)比函數(shù)   3.5  ICA估計(jì)的非高斯性     3.5.1  非高斯即獨(dú)立     3.5.2  非高斯性的峭度度量法     3.5.3  非高斯性的負(fù)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(xué)習(xí)算法的等價(jià)變化性     3.6.4  通信信號(hào)盲分離仿真     3.6.5  語(yǔ)音信號(hào)盲分離仿真     3.6.6  ICA的快速定點(diǎn)算法     3.6.7  圖像信號(hào)盲分離仿真   3.7  峭度自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的盲信源分離算法     3.7.1  盲信源分離算法學(xué)習(xí)率討論     3.7.2  峭度自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的盲信源分離算法     3.7.3  計(jì)算機(jī)仿真   3.8  信源信號(hào)的盲抽取     3.8.1  單個(gè)源信號(hào)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(jié)構(gòu)     4.1.4  基于訓(xùn)練的自適應(yīng)均衡     4.1.5  盲自適應(yīng)均衡   4.2  同態(tài)濾波盲均衡   4.3  數(shù)字通信信道的盲均衡     4.3.1  LMS盲均衡     4.3.2  二進(jìn)制數(shù)字信號(hào)的均衡   4.4  基于高階統(tǒng)計(jì)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(shí)驗(yàn)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?jǐn)?shù)間隔的恒模算法     4.6.1  分?jǐn)?shù)間隔采樣對(duì)盲均衡的意義     4.6.2  單輸人多輸出模型     4.6.3  分?jǐn)?shù)間隔的修正恒模算法     4.6.4  計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)     4.6.5  采樣時(shí)間偏移量的影響 第5章  盲分離和盲均衡之間的關(guān)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(guān)系     5.2.1  估計(jì)模型的選擇     5.2.2  代價(jià)函數(shù)的選擇     5.2.3  自適應(yīng)算法的選擇   5.3  基于多用戶峭度優(yōu)化準(zhǔn)則的獨(dú)立信號(hào)的盲分離     5.3.1  問題形成和假設(shè)     5.3.2  單用戶均衡問題回顧     5.3.3  關(guān)于BSS的充分必要條件     5.3.4  MU-CM方法   5.4  盲信源分離學(xué)習(xí)算法擴(kuò)展到多信道盲解卷     5.4.1  各種方法的代數(shù)等價(jià)性     5.4.2  卷積作為乘法運(yùn)算     5.4.3  多信道盲解卷的自然梯度學(xué)習(xí)規(guī)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(shí)現(xiàn)   5.5  盲信號(hào)處理的一些相關(guān)問題 參考文獻(xiàn)

精彩內(nèi)容

近年來，有關(guān)盲信源分離和獨(dú)立元分析研究的文獻(xiàn)很多，許多學(xué)者從不同的研究領(lǐng)域出發(fā)，提出了不同的方法。值得注意的方法有最大負(fù)熵法、高階累計(jì)量法、非線性：PCA、最大似然估計(jì)法、貝葉斯ICA、最大后驗(yàn)參數(shù)估計(jì)法、信息幾何法、最小互信息法（MMI）、多變量密度估計(jì)法和分階段自適應(yīng)學(xué)習(xí)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(chǔ)，已經(jīng)發(fā)展得較為完善。卷積混合的盲信源分離問題更具有實(shí)際價(jià)值，目前正處于發(fā)展時(shí)期，實(shí)際應(yīng)用的報(bào)道很少。     當(dāng)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(jì)、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(dòng)函數(shù)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(gè)學(xué)習(xí)速率參數(shù)的優(yōu)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(jìn)算法的穩(wěn)態(tài)性能一直是盲信號(hào)分離研究的熱點(diǎn)之一。     眾所周知，當(dāng)學(xué)習(xí)速率或步長(zhǎng)參數(shù)取常數(shù)時(shí)，LMS型算法存在收斂速度和穩(wěn)態(tài)性能之間的矛盾：步長(zhǎng)小，算法的穩(wěn)態(tài)性能（即源信號(hào)的恢復(fù)質(zhì)量）好，但算法收斂慢；反之，則收斂快，但穩(wěn)態(tài)性能差。解決上述矛盾的最簡(jiǎn)單做法是讓學(xué)習(xí)速率隨時(shí)間遞減，但這又會(huì)產(chǎn)生新的問題，如果信號(hào)沒有 ......

目錄

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