獨(dú)立分量分析的原理與應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　獨(dú)立分量分析是20世紀(jì)末發(fā)展起來(lái)的一類(lèi)多通道信號(hào)分解方法，是信號(hào)處理技術(shù)發(fā)展中的一項(xiàng)前沿?zé)狳c(diǎn)。本書(shū)著重對(duì)其基本原理與工程應(yīng)用進(jìn)行較系統(tǒng)的介紹。全書(shū)共分9章，內(nèi)容包括預(yù)備知識(shí)、優(yōu)化判據(jù)、優(yōu)化算法、卷積混合情況、稀疏分量分析及生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用等。最后還給出ICA網(wǎng)上資源的概要，以便讀者從網(wǎng)上了解ICA技術(shù)的新發(fā)展和動(dòng)向?！　”緯?shū)在編寫(xiě)中結(jié)合了作者多年研究生教學(xué)的經(jīng)驗(yàn)和科研組的一些研究成果，同時(shí)參閱了大量國(guó)內(nèi)外期刊的研究報(bào)道。敘述中注意適應(yīng)工程技術(shù)人員的認(rèn)識(shí)與需要,力求從工程技術(shù)觀點(diǎn)，使用工程術(shù)語(yǔ)來(lái)闡述問(wèn)題； 加強(qiáng)物理概念的說(shuō)明,避免過(guò)于抽象，便于工程技術(shù)人員理解與自學(xué)，并加強(qiáng)與應(yīng)用的結(jié)合。本書(shū)是一本導(dǎo)引性較強(qiáng)的基礎(chǔ)著作。　　本書(shū)適于作為高等學(xué)校教師及研究生的參考教材，或供從事信號(hào)處理的科技工作者自學(xué)或進(jìn)修選用。

書(shū)籍目錄

第1章 緒論附錄A　有關(guān)獨(dú)立分量分析的若干專(zhuān)著參考文獻(xiàn)第2章 預(yù)備知識(shí)2.1　概述2.2　概率與統(tǒng)計(jì)特征2.2.1　有關(guān)概率的復(fù)習(xí)2.2.2　特征函數(shù)2.2.3　高階統(tǒng)計(jì)量2.2.4　聯(lián)合累計(jì)量的一些性質(zhì)2.3　有關(guān)信息論的基礎(chǔ)知識(shí)2.3.1　熵2.3.2　Kullback?Leibler散度2.3.3　互信息2.3.4　負(fù)熵2.4　信號(hào)通過(guò)線性系統(tǒng)前后有關(guān)信息特征的變化2.4.1　問(wèn)題的提出2.4.2　主要關(guān)系2.5　概率密度函數(shù)的級(jí)數(shù)展開(kāi)附錄B　矢量梯度與矢量矩陣參考文獻(xiàn)第3章 ICA問(wèn)題的一般提法與優(yōu)化判據(jù)3.1　概述3.2　從信息論框架下介紹各種獨(dú)立性判據(jù)3.2.1　利用統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性與互信息測(cè)度間的關(guān)系3.2.2　信息極大化判據(jù)3.2.3　極大似然判據(jù)3.2.4　直接用高階統(tǒng)計(jì)量作獨(dú)立性判據(jù)3.3　判據(jù)的近似逼近3.4　非線性主分量分解3.4.1　主分量分解與球化3.4.2　非線性主分量分析參考文獻(xiàn)第4章 獨(dú)立分量分解的優(yōu)化算法(一)—— 批處理4.1　概述4.2　成對(duì)數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)法(Jacobi法)及極大峰度法(Maxkurt法)4.2.1?。莍vens旋轉(zhuǎn)4.2.2　極大峰度法4.3　特征矩陣的聯(lián)合近似對(duì)角化法（JADE法）4.3.1　四維累計(jì)量矩陣及其特征分解4.3.2　JADE法4.4　一些其他的批處理算法4.4.1　四階盲辨識(shí)（FOBI）4.4.2　混合法4.5　應(yīng)用舉例4.5.1　把JADE和SOBI結(jié)合起來(lái)進(jìn)行ICA4.5.2　FOBI算法及其變種附錄C　(4?4)式的推導(dǎo)參考文獻(xiàn)第5章 獨(dú)立分量分解的優(yōu)化算法(二)—— 自適應(yīng)算法5.1　概述5.2　常規(guī)的隨機(jī)梯度法5.2.1　球化陣的自適應(yīng)算法5.2.2　信息極大(Infomax)法（最大熵法）5.2.3　互信息極小(MMI)法5.3　自然梯度與相對(duì)梯度5.3.1　自然梯度5.3.2　相對(duì)梯度5.4　串行矩陣更新及其自適應(yīng)算法5.4.1　串行矩陣更新及其特點(diǎn)5.4.2　串行更新的自適應(yīng)算法5.5　擴(kuò)展的Infomax法5.6　非線性PCA的自適應(yīng)算法……第6章 獨(dú)立分量的逐次提取——探查性投影追蹤(EPP)第7章 獨(dú)立信源經(jīng)卷積后的IC分解第8章 信號(hào)的稀疏分量分析第9章 獨(dú)立分量分析的應(yīng)用后記　ICA網(wǎng)絡(luò)資源概要參考文獻(xiàn)

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