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盲分离技术研究
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盲分离技术研究
论文目录
 
摘要第1-3 页
Abstract第3-4 页
目录第4-6 页
第一章 绪论第6-10 页
　　1．1 研究的背景和意义第6-7 页
　　1．2 盲分离技术发展现状第7-8 页
　　1．3 本人的主要工作第8 页
　　1．4 论文的内容安排第8-10 页
第二章 盲分离问题的基本理论第10-20 页
　　2．1 盲分离问题的描述第10-11 页
　　2．2 解决盲分离问题的基本步骤与目标函数的建立第11-14 页
　　　　2．2．1 解决盲分离问题的基本步骤第11-12 页
　　　　2．2．2 负熵第12-13 页
　　　　2．2．3 KL散度第13-14 页
　　　　2．2．4 最大似然目标函数第14 页
　　2．3 预白化处理第14-16 页
　　2．4 峰度第16-17 页
　　2．5 非线性函数的选取第17-19 页
　　2．6 小结第19-20 页
第三章 盲信号抽取第20-32 页
　　3．1 盲信号抽取概述第20-21 页
　　3．2 盲信号抽取的数学模型第21 页
　　3．3 盲信号抽取的基本原理第21-23 页
　　3．4 时间相关源的盲信号抽取的在线自适应算法第23-28 页
　　　　3．4．1 使用线性预测器进行盲抽取在线算法第23-25 页
　　　　3．4．2 多个盲信号抽取的神经网络第25-27 页
　　　　3．4．3 计算机仿真第27-28 页
　　3．5 时间相关源的盲信号抽取批处理算法第28-31 页
　　　　3．5．1 批处理算法第28-30 页
　　　　3．5．2 计算机仿真第30-31 页
　　3．6 小结第31-32 页
第四章 单输入多输出(SIMO)系统的盲均衡第32-37 页
　　4．1 SIMO盲均衡模型及假设条件第32-33 页
　　　　4．1．1 SIMO盲均衡的数学模型第32-33 页
　　　　4．1．2 SIMO盲均衡假设条件第33 页
　　4．2 前馈模型与自然梯度算法第33-34 页
　　4．3 计算机仿真第34-36 页
　　4．4 小结第36-37 页
第五章 多输入多输出(MIMO)盲解卷第37-53 页
　　5．1 MIMO盲解卷的基本模型与假设第37-39 页
　　　　5．1．1 MIMO盲解卷的基本模型第37-39 页
　　　　5．1．2 MIMO盲解卷的假设条件第39 页
　　5．2 盲解卷准则第39-40 页
　　5．3 不完整约束的自然梯度算法与Bussgang算法第40-47 页
　　　　5．3．1 不完整约束的自然梯度算法第40-44 页
　　　　5．3．2 Bussgang算法第44 页
　　　　5．3．3 符号间串扰准则第44-45 页
　　　　5．3．4 计算机仿真第45-47 页
　　5．4 非最小相位系统盲解卷的滤波器分解方法第47-52 页
　　　　5．4．1 非最小相位系统盲解卷的滤波器分解模型第47-48 页
　　　　5．4．2 批处理的自然梯度算法第48-50 页
　　　　5．4．3 计算机仿真第50-52 页
　　5．5 小结第52-53 页
第六章 结束语第53-55 页
　　6．1 结论第53-54 页
　　6．2 未来与展望第54-55 页
攻读硕士期间发表的论文第55-56 页
致谢第56-57 页
参考文献第57-64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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