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        基于獨立成分分析算法的語音盲分離優化
         
             論文目錄
         
        摘要第3-5頁
        ABSTRACT第5-6頁
        第一章 緒論第10-16頁
            1.1 本文的研究目的及意義第10頁
            1.2 ICA算法的發展階段及研究現狀第10-12頁
            1.3 ICA算法的應用領域第12-14頁
            1.4 論文的結構安排第14-16頁
        第二章 ICA的原理及基本概念第16-28頁
            2.1 ICA的定義第16-17頁
            2.2 ICA的說明第17-19頁
            2.3 ICA的數學模型第19-20頁
            2.4 ICA的目標函數第20-24頁
                2.4.1 信息論對比函數第20-22頁
                2.4.2 非高斯性度量第22-23頁
                2.4.3 假設檢驗第23-24頁
            2.5 ICA的優化算法第24-26頁
                2.5.1 一般梯度法第24-25頁
                2.5.2 自然梯度法第25頁
                2.5.3 定點迭代法第25-26頁
            2.6 ICA預處理第26-27頁
            2.7 本章小結第27-28頁
        第三章 度量函數G_v對Fast ICA算法的影響第28-41頁
            3.1 最大熵原理下基于度量函數的負熵近似第28-32頁
                3.1.1 最大熵原理第29頁
                3.1.2 基于度量函數的近似密度以及近似負熵第29-31頁
                3.1.3 度量函數的選擇第31-32頁
            3.2 以近似負熵作為目標函數的串行Fast ICA算法第32-34頁
            3.3 不同度量函數下的Fast ICA算法仿真第34-40頁
            3.4 本章小結第40-41頁
        第四章 非參數型ICA算法的優化第41-71頁
            4.1 非參數型密度估計算法第41-46頁
                4.1.1 直方圖第41-42頁
                4.1.2 核密度估計算法第42-43頁
                4.1.3 最近鄰法第43-44頁
                4.1.4 變核函數密度估計算法第44-45頁
                4.1.5 最大懲罰似然估計第45-46頁
            4.2 核密度估計ICA算法第46-47頁
                4.2.1 以最小互信息作為目標函數的非參數型NMMI-ICA算法第46-47頁
                4.2.2 以非參數似然比作為目標函數的NLR-ICA算法第47頁
            4.3 核函數以及平滑參數的選取第47-52頁
                4.3.1 從最小化MISE的角度分析第48-51頁
                4.3.2 從計算角度分析第51-52頁
            4.4 NMMI-ICA算法中不同核函數對算法的影響第52-55頁
                4.4.1 基于Epanechnikov核函數的NMMI-EICA算法第52-54頁
                4.4.2 基于Gaussian核函數的NMMI-GICA算法第54頁
                4.4.3 基于Laplace核函數的NMMI-LICA算法第54-55頁
            4.5 NLR-ICA算法中不同核函數對算法的影響第55-57頁
                4.5.1 基于Epanechnikov核函數的NLR-EICA算法第56-57頁
                4.5.2 基于Gaussian核函數的NLR-GICA算法第57頁
            4.6 非參數型ICA算法仿真第57-69頁
                4.6.1 NMMI-ICA算法中不同核函數的對比仿真分析第57-66頁
                4.6.2 NLR-ICA算法中不同核函數的對比仿真分析第66-69頁
            4.7 本章小結第69-71頁
        第五章 Fast ICA與非參數型ICA算法的對比仿真分析第71-81頁
            5.1 分離性能的衡量指標第71頁
            5.2 參數型及非參數型ICA算法對比仿真第71-80頁
            5.3 本章小結第80-81頁
        第六章 總結與展望第81-85頁
            6.1 全文工作總結第81-83頁
            6.2 對本課題今后研究方向的預測和展望第83-85頁
        參考文獻第85-90頁
        致謝第90-91頁
        攻讀碩士學位期間已發表或錄用的論文第91頁

         
         
        論文編號BS4380733,這篇論文共91
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