盲信號處理基礎及其應用

內容概要

近年來，盲信號處理的新概念、新技術迅速發(fā)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(yī)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(fā)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(yè)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。

書籍目錄

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(jiān)督和無監(jiān)督自適應濾波器  1.5  無監(jiān)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(tài)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(yōu)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(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現  5.5  盲信號處理的一些相關問題參考文獻

編輯推薦

　　《盲信號處理基礎及其應用》系統地介紹了盲信號處理的基本原理，國內出版的一些書中只是把盲信號處理作為個別章節(jié)加以介紹，《盲信號處理基礎及其應用》可以作為信號處理專業(yè)選修課教材使用；國外出版的同類書，起點過高，論述生澀，不便于初學者入門，《盲信號處理基礎及其應用》將盲信號處理基本原理和實際應用相結合，有助于提高讀者的興趣，是進入該領域研究的理想參考書。 　　《盲信號處理基礎及其應用》內容結構合理，論述循序漸進，特別是盲信源分離和盲信道均衡的一些應用實例有利于啟發(fā)讀者聯系實際，解決具體問題。

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