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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于群智能优化方法的盲信号分离算法研究
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基于群智能优化方法的盲信号分离算法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·研究盲信号分离的意义第10-11页
   ·盲信号分离的国内外研究现状第11-15页
   ·盲信号分离的应用领域第15-18页
     ·语音信号处理和图像信号处理领域第16页
     ·生物医学信号处理领域第16页
     ·通信信号处理领域第16-17页
     ·工业过程监测领域第17页
     ·金融分析领域第17-18页
   ·本课题的研究背景第18页
   ·论文的结构安排第18-20页
第二章 线性混合盲信号分离基本理论与算法第20-37页
   ·线性混合盲信号分离模型第20-23页
     ·数学模型第20-21页
     ·假设条件与不确定性第21-22页
     ·盲信号分离前的预处理第22-23页
   ·盲信号分离的独立性判据第23-27页
     ·最小互信息判据第23-24页
     ·极大似然判据第24-25页
     ·最大化峭度判据第25页
     ·最大化负熵判据第25-27页
   ·盲信号分离算法第27-35页
     ·梯度算法第27-28页
     ·快速固定点算法第28-30页
     ·特征矩阵的联合对角化算法第30-32页
     ·基于信号时间结构的算法第32-35页
   ·盲信号分离算法的性能评判第35-36页
     ·主观定性评判方法第35页
     ·客观定量评判方法第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 基于粒子群优化的有序盲信号分离算法与应用第37-61页
   ·粒子群优化算法第37-40页
     ·基本粒子群优化算法第37-38页
     ·改进粒子群优化算法第38-40页
   ·基于粒子群优化的有序盲信号分离算法第40-43页
     ·目标函数的选取第40-41页
     ·参数编码与初始粒子群体的确定第41页
     ·消源与新混合信号的形成第41-42页
     ·算法描述第42-43页
   ·仿真实验第43-49页
     ·超高斯信号盲分离实验第43-46页
     ·亚高斯信号盲分离实验第46-47页
     ·混合类型信号盲分离实验第47-48页
     ·分离性能分析第48-49页
   ·在工频干扰消除中的应用第49-60页
     ·基于粒子群优化的有序盲分离算法的工频干扰消除第49-55页
     ·基于信号时间结构盲分离算法的工频干扰消除第55-60页
   ·本章小结第60-61页
第四章 基于细菌群体趋药性的有序盲信号分离算法与应用第61-81页
   ·带探测判断和优势细菌随机扰动的细菌群优化算法第61-68页
     ·单细菌优化算法第61-63页
     ·DPBCC算法第63-65页
     ·测试函数实验第65-68页
   ·基于DPBCC算法的有序盲信号分离算法第68-70页
     ·目标函数的选取第68页
     ·细菌参数编码与消源计算第68-69页
     ·算法描述第69-70页
   ·仿真实验第70-76页
     ·亚高斯信号盲分离实验第70-72页
     ·超高斯信号盲分离实验第72-74页
     ·混合类型信号盲分离实验第74-75页
     ·分离性能分析第75-76页
   ·在工频干扰消除中的应用第76-80页
   ·本章小结第80-81页
第五章 基于细菌觅食优化的盲信号分离算法与应用第81-102页
   ·细菌觅食优化算法第81-84页
   ·基于改进的细菌觅食优化算法的盲信号分离算法第84-88页
     ·盲信号分离的目标函数第84-85页
     ·菌群位置编码与优化分离过程第85-88页
     ·算法描述第88页
   ·仿真实验第88-93页
     ·超高斯信号盲分离实验第89-90页
     ·亚高斯信号盲分离实验第90-91页
     ·混合类型信号盲分离实验第91-93页
     ·分离性能分析第93页
   ·在工频干扰消除中的应用第93-101页
     ·基于改进细菌觅食优化算法的盲分离算法的工频干扰消除第93-97页
     ·基于粒子群优化算法的盲分离算法的工频干扰消除第97-101页
   ·本章小结第101-102页
第六章 总结与展望第102-104页
   ·本文工作总结第102-103页
   ·未来工作展望第103-104页
参考文献第104-114页
发表论文和科研情况说明第114-115页
致谢第115页

 
 
论文编号BS2396,这篇论文共115
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