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基于混合聚类和网格密度的欠定盲分离混合矩阵估计 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | ABSTRACT | 第6-10页 | | 第1章 绪论 | 第10-16页 | | ·课题的研究意义和目的 | 第10-11页 | | ·课题的国内外研究现状 | 第11-14页 | | ·盲源分离发展历史及国内外发展现状 | 第11-13页 | | ·欠定盲源分离的研究现状 | 第13-14页 | | ·课题研究内容及论文安排 | 第14-16页 | | 第2章 盲源分离问题基础理论 | 第16-23页 | | ·盲源信号分离的数学模型及分类 | 第16-18页 | | ·独立分量分析 | 第18-22页 | | ·主分量分析 | 第18-19页 | | ·独立分量分析 | 第19-22页 | | ·本章小结 | 第22-23页 | | 第3章 基于信号稀疏性的欠定盲源分离研究 | 第23-34页 | | ·稀疏理论 | 第23-27页 | | ·基于信号稀疏性分析的欠定盲分离混合矩阵估计 | 第27-31页 | | ·基于信号稀疏性的几种典型算法 | 第31-33页 | | ·混合矩阵估计精度衡量准则 | 第33页 | | ·本章小结 | 第33-34页 | | 第4章 基于改进人工蜂群算法和 K-均值的混合聚类方法 | 第34-44页 | | ·引言 | 第34-35页 | | ·人工蜂群算法及其改进研究 | 第35-38页 | | ·人工蜂群算法 | 第35-36页 | | ·带有线性调整策略的改进人工蜂群算法 | 第36-38页 | | ·改进人工蜂群算法与 K-均值混合聚类算法研究 | 第38-39页 | | ·实验仿真与分析 | 第39-42页 | | ·改进人工蜂群算法与人工蜂群算法的对比 | 第39-41页 | | ·改进人工蜂群算法与 K-均值混合聚类的仿真与分析 | 第41-42页 | | ·本章小结 | 第42-44页 | | 第5章 基于混合聚类和网格密度的欠定盲分离混合矩阵估计 | 第44-50页 | | ·引言 | 第44页 | | ·稀疏盲分离数学模型 | 第44-45页 | | ·基于网格密度法的聚类中心修正 | 第45-47页 | | ·实验仿真结果分析 | 第47-49页 | | ·混合矩阵估计结果评价准则 | 第47页 | | ·实验结果及分析 | 第47-49页 | | ·本章小结 | 第49-50页 | | 结论 | 第50-52页 | | 参考文献 | 第52-55页 | | 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第55-56页 | | 致谢 | 第56页 |
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论文编号BS1778095，这篇论文共56页
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