语音信号的盲源分离方法研究—硕士毕业论文下载



语音信号的盲源分离方法研究

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语音信号的盲源分离方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
1.1 课题研究的背景及意义	第10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.3 盲源分离亟待解决的问题	第13-14页
1.4 语音信号的盲源分离的应用	第14-17页
1.5 论文的工作安排	第17-18页
第2章语音信号盲源分离的基本知识	第18-32页
2.1 盲源分离的数学描述	第18-25页
2.1.1 盲源分离问题的数学模型	第18-20页
2.1.2 盲信号分离之独立分量分析方法的前提假设	第20页
2.1.3 盲信号分离之独立分量分析的目标函数	第20-22页
2.1.4 盲信号处理中目标函数的优化方法	第22-25页
2.2 语音信的基本特征及其采集	第25-27页
2.2.1 语音的产生	第25-26页
2.2.2 语音的感知	第26页
2.2.3 麦克风阵列语音信号的采集	第26-27页
2.3 语音信号预处理	第27-31页
2.3.1 信号降噪分析	第27-29页
2.3.2 白化处理	第29-31页
2.4 本章小结	第31-32页
第3章正定瞬时混叠的盲分离方法	第32-50页
3.1 固定点算法的研究	第32-40页
3.1.1 基于四阶累积量的单个分量的估计	第32-33页
3.1.2 基于负熵的单分量估计	第33-34页
3.1.3 多分量的估计	第34-35页
3.1.4 无噪声干扰下固定点算法仿真分析	第35页
3.1.5 有噪声干扰下的固定点算法仿真及分析	第35-40页
3.2 梯度算法	第40-49页
3.2.1 基本自然梯度算法的研究	第40-41页
3.2.2 改进的自适应变步长的自然梯度算法	第41页
3.2.3 基于分离度的伪PID变步长的自然梯度算法	第41-42页
3.2.4 无噪声环境下的分离结果	第42-45页
3.2.5 有噪声环境下的分离结果	第45-49页
3.3 本章小结	第49-50页
第4章正定卷积混叠盲分离方法	第50-60页
4.1 卷积盲分离的的描述	第50页
4.2 时域盲解卷积的方法	第50-55页
4.2.1 在线卷积盲分离时域算法	第51-52页
4.2.2 在线卷积混合盲分离方法的仿真与分析	第52-55页
4.3 时频分析的方法	第55-59页
4.3.1 频域中的ICA分离算法	第55-56页
4.3.2 解排列模糊性	第56-57页
4.3.3 解幅度模糊性	第57页
4.3.4 源信号的恢复	第57页
4.3.5 时频分析的方法对卷积混合模型的语音信号盲分离	第57-59页
4.4 本章小结	第59-60页
第5章基于稀疏性的欠定混叠盲分离方法	第60-70页
5.1 欠定系统的数学模型	第60-61页
5.2 信号稀疏变换	第61-62页
5.3 基于势函数的混合矩阵估计	第62-64页
5.4 改进的最短路径法源信号估计	第64-65页
5.5 基于稀疏的语音信号盲分离仿真	第65-68页
5.5.1 非欠定情况下的欠定算法分离	第65-67页
5.5.2 欠定分离仿真与分析	第67-68页
5.6 本章小结	第68-70页
结论	第70-71页
参考文献	第71-76页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第76-77页
致谢	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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