单通道线性混合信号盲源分离算法研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭一娜 著

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• 盲源分离
• 线性混合
• 单通道
• 信号处理
• 混合信号
• 自适应滤波
• 独立成分分析
• 机器学习
• 算法研究
• 通信信号

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121279171

版次：1

商品编码：11863849

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：204

字数：215000

正文语种：中文

内容简介

　　盲源分离是生物医学、海洋环境、声学监测和军事侦察领域中的研究热点。传统的盲源分离法，要求观测信号的数目不少于源信号数目，而在实际应用中受造价和安装条件等因素限制，常使观测信号的数目远少于源信号数目，从而传统盲源分离法很难恢复出源信号。因此，如何凭借单通道混合信号恢复出多通道源信号是数学领域中的一个具有挑战性的课题。本书系统地介绍了单通道盲源分离理论、单通道混合信号的模型建立、单通道盲源分离算法的实现。首先，依据各种信号的统计特性、时频域特性和非线性特性，将多路源信号线性混合为单路信号并对其分类建模；随后提出一系列时频域相结合的单通道盲源分离算法；最后，针对已知的单通道混合信号模型及参数自适应分离并恢复多路源信号。这些算法可提高源信号复原性能，具有算法复杂度低、收敛速度快及鲁棒特性强的特点，对单通道盲源分离的理论和算法研究具有重要的科学和应用价值。

作者简介

　　郭一娜，工学博士，副教授，硕士生导师。太原科技大学工作至今；2009年曾在澳大利亚皇家墨尔本理工大学做访问学者。现为英国工程技术协会（IET）会员，山西省高等学校优秀青年学术带头人，太原市科学技术协会第七次代表大会委员，山西省科技厅科学技术奖励专家，山西省中小企业局专家，国际SCI期刊《Circuits，systems&signalprocessing;》和《BiomedicalSignalProcessingandControl》的审稿人。近五年，先后获得“山西省科技进步二等奖”、“山西省高等学校科技进步二等奖”、“山西省科技奉献二等奖”、“山西省中青年教师教学基本功竞赛三等奖”、“山西省劳动竞赛委员会个人二等功”、“博士研究生国家奖学金”、“太原市青少年发明竞赛优秀组织工作者称号”、“太原科技大学‘三育人’教书育人先进个人称号”和“太原科技大学‘优秀共产党员’称号”。主持国家自然科学青年基金1项和省部级项目7项，作为主要科研骨干参与国家自然科学青年基金2项；发表学术论文30余篇，其中SCI收录6篇；出版学术著作2部；授权国家专利4项，其中发明专利3项；授权软件著作权4项。

目录

第1章
引论 1
1．1 单通道盲源分离的研究意义 3
1．2 单通道盲源分离的研究进展 8
1．2．1 盲源分离的研究与发展 8
1．2．2 欠定盲源分离的研究进展 11
1．2．3 单通道盲源分离的研究进展 13
1．3 本书的研究内容 17

第2章
盲源分离基本理论 21
2．1 盲源分离理论与数学模型 23
2．2 独立成分分析法 29
2．2．1 独立成分分析的基本概念 29
2．2．2 独立成分分析的预处理和目标函数 31
2．2．3 独立成分分析的经典算法 33
2．3 欠定盲源分离理论 38
2．4 单通道盲源分离理论 41
2．4．1 单通道盲源分离的基本模型 41
2．4．2 单通道盲源分离算法分类 42
2．4．3 单通道盲源分离算法性能评价标准 46
2．5 本章小结 48

第3章
信号的拟合与建模 49
3．1 拟合的基本理论 52
3．2 确定信号的拟合与建模 57
3．2．1 周期信号的拟合 58
3．2．2 非周期信号的拟合方法 69
3．2．3 非周期信号的拟合与建模 74
3．3 随机信号的拟合与建模 77
3．3．1 随机信号的拟合方法 77
3．3．2 随机信号拟合的基本模型 80
3．3．3 平稳随机信号的拟合与建模 81
3．3．4 非平稳随机信号的拟合与建模 90
3．4 本章小结 102

第4章
总体经验模态分解为基础的单通道盲源分离法 105
4．1 EEMD为基础的单通道盲源分离法理论基础 109
4．1．1 总体经验模态分解法（EEMD） 109
4．1．2 主成分分析 115
4．1．3 改进的主成分分析 117
4．1．4 固定点独立成分分析法（FastICA） 118
4．2 基于EEMD自适应单通道盲源分离法的理论基础 120
4．2．1 算法的主要原理 120
4．2．2 算法的流程与具体实现 121
4．2．3 仿真实验与结果分析 123
4．3 基于改进PCA和EEMD的单通道盲源分离法的理论基础 131
4．3．1 算法的主要原理 131
4．3．2 算法的流程与具体实现 133
4．3．3 仿真实验与结果分析 134
4．4 本章小结 143

第5章
局部均值分解为基础的单通道盲源分离法 147
5．1 LMD为基础的单通道盲源分离法理论基础 149
5．1．1 局部均值分解法 149
5．1．2 抑制端点效应的局部均值分解法 150
5．1．3 LMD端点效应抑制仿真及分析 152
5．2 基于优化后LMD单通道盲源分离法实现原理 155
5．2．1 算法的主要原理 155
5．2．2 算法的流程与具体实现 158
5．2．3 仿真实验与结果分析 159
5．3 基于优化后LMD自适应单通道盲源分离法实现原理 169
5．3．1 算法的主要原理 169
5．3．2 算法的流程与具体实现 172
5．3．3 仿真实验与结果分析 172
5．4 本章小结 176
参考文献 179

前言/序言

　　传统的信号处理方法中，一般需要预先的一些有关源信号的先验知识或者信号的混合矩阵的数学模型等条件，然后利用滤波或者变换等方法来估计源信号。但在实际条件下，尤其是处理被动信号时，源信号的先验知识往往无法精确得到，并且由于受到各种不可预知的影响，往往使得源信号的传输矩阵参数发生变化，面对该问题时，传统信号处理技术很难解决。
　　盲源分离（Blind Source Separation，BSS）与传统信号处理的区别在于，它可以利用最少的条件得到最大的信息。“盲源分离”中的“盲”意味着我们对于原始信号所知甚少，而“源分离”意味着从混合量中找出原始信号。这个问题实际上与为多元随机数据寻找一个好的表示法的问题在数学领域非常相似。通过大量的研究，发现仅仅通过考虑信号的统计独立性，就可以找出一个令人惊奇的盲源分离问题的简单求解方法，即在信号为非高斯信号的前提下，信号统计独立即可。
　　独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）是20世纪80年代初期首先在神经网络建模领域中引入的。它是从多元（多维）统计数据中寻找其内在因子或成分的一种方法，已成为近年来神经网络、高级统计学和信号处理等领域中最令人振奋的主题之一。它具有与众不同的优势，即它所寻找的是既统计独立又非高斯的成分。这里的统计独立是指各个成分无论在二维还是三维空间中都相互独立。
　　以独立成分分析为基础的盲源分离算法主要是针对多路信号的盲源分离的情况。然而，在医学信号处理、语音信号处理、通信信号处理、水声信号处理等领域，由于受设备造价、安装条件等问题的限制，只能放置单一传感器的问题普遍存在。面对此类问题时，经典的盲源分离算法已经不再适用。由此，单通道盲源分离算法的研究具有非常广泛的现实意义和重要的经济价值。
　　单通道盲源分离（Single Channel Blind Source Separation，SCBSS）是盲源分离的一种极端情况，在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，仅凭借单通道混合信号（观测信号）恢复出各源信号的过程。它有别于传统盲源分离的地方在于：传统的盲源分离法要求观测信号的数目不少于源信号数目，而在实际应用中受造价和安装条件等因素限制，常使观测信号的数目远少于源信号数目，从而由传统盲源分离法很难恢复出源信号。因此，如何凭借单通道混合信号恢复出多通道源信号是数学领域中的一个具有挑战性的课题。单通道盲源分离因其独特的优势，已成为生物医学、海洋环境、声学监测和军事侦察领域中的一个热点课题。
　　总而言之，研究现实中单通道盲源分离算法的意义重大，但是开展理论研究是相当困难的。随着人们对于信号时频域分析理论的深入研究，人们对于单通道混合信号，模型预建立或根据已调信号特征的研究应用于分离中，都取得不少成就，然而这些方法需要提前预知某些先验信息，与“盲”的理论有些不完全符合，而虚拟多通道法则无须对混合信号进行了解，可直接将信号投射到高维空间，然后利用经典盲源分离算法独立成分分析进行恢复分离。而投射高维空间所得到的数据不仅对于最终恢复效果有明显的影响，并且对于后期独立成分分析算法处理过程中的迭代次数及收敛速度具有决定性作用，因此，虚拟多通道的构建是单通道盲源分离法的关键点。
　　迄今为止还没有一本描述单通道盲源分离理论和算法研究的参考书：既能涵盖数学背景知识、基本原理、求解算法和模型构建，又能兼顾该算法实际应用的现状和前景。本书的出版目的就是希望填补这个空缺，并充当单通道盲源分离理论的导引。
　　本书的预期读者可能来自多个学科，诸如电子信息类、自动控制类、计算机类、应用数学等领域。不论是研究人员、学生还是工程实践领域的工作者都可以使用本书。我们还做了各种努力使本书能够自给，以便那些仅有大学微积分、矩阵代数、概率论和统计学基本背景知识的读者阅读。
　　本书系统地介绍了单通道盲源分离理论、单通道混合信号的模型建立、单通道盲源分离算法的实现。首先，依据各种信号的统计特性、时频域特性和非线性特性，将多路源信号线性混合为单路信号并对其分类建模；随后提出一系列时频域相结合的单通道盲源分离算法；最后针对已知的单通道混合信号模型及参数自适应分离并恢复多路源信号。这些算法可提高源信号复原性能，具有算法复杂度低、收敛速度快及鲁棒特性强的特点。大部分素材来源于作者和课题组主要成员开展的原创性研究工作，这从不同主题所占比重的角度可以自然地反映出来。
　　本书分为五章。
　　（1）第1章给出了研究背景和国内外发展现状。
　　第1.1节叙述并分析了单通道盲源分离的提出背景和研究意义。第1.2节回顾和综述了盲源分离的国内外发展现状、欠定盲源分离的国内外研究进展和单通道盲源分离在国内外的研究与进展情况。由此引出了单通道盲源分离研究的必要性和构建“虚拟多通道”在单通道盲源分离中的重要性。
　　（2）第2章综述了盲源分离理论和独立成分分析法。
　　盲源分离按照观测信号和源信号数目的关系，可以分为超定、正定和欠定三种情况。第2.1节描述了盲源分离的经典理论，盲源分离混合下的信号模型。根据是否存在时间延迟、输入与输出信号之间的映射关系、观测通道数量和源信号数量之间的关系三个角度对盲源分离进行分类，并依据混合方式的不同，介绍了线性瞬时混合模型、线性卷积混合模型、非线性混合模型。第2.2节着重介绍了独立成分分析法。首先对独立成分分析的基本概念进行介绍，为了确保独立成分分析模型能被估计，做出一定的假设和约束。然后叙述了独立成分分析的预处理步骤，目标函数的种类和选取。最后介绍了独立成分分析的几种经典算法，以及分离结果的不确定性。第2.3节对欠定盲源分离基本概念、原理流程和数学模型进行了相关的描述，并介绍了基于过完备描述的欠定盲源分离和基于信号稀疏特征的欠定盲源分离。第2.4节重点介绍了单通道盲源分离的基本模型以及单通道的盲源分离的几种解决方案，包括基于模型法、通道扩展法、稀疏分离法，基于滤波分离法、针对已调信号特征等。最后针对算法的评价标准进行了介绍。
　　（3）第3章探讨并构建了单通道线性混合信号数学模型。
　　为了更好地实现单通道盲源分离，将单通道混合信号分类数学建模。第3.1节回顾了拟合的基本理论和国内外研究现状。第3.2节研究了确定信号拟合与建模。针对周期信号，首先采用MATLAB平台的cftool工具箱求拟合信号的函数，发现该工具箱仅适用于部分周期信号。由此，分别采用分段线性插值法和三次样条插值法进行拟合，发现分段线性插值法得到的图形和拟合的图形相同，保持了给定数据的局部单调性。用三次样条插值法拟合出的图像是一条光滑曲线，不过数据偏离较大。针对非周期信号，先采用MATLAB中basic fitting工具箱拟合数据，大部分非周期信号可以利用工具箱中的模型拟合出波形及公式；而不能由basic fitting工具箱拟合的非周期信号，根据其数据绘出的波形假设函数，通过多项式拟合或最小二乘法求得参数。第3.3节研究了随机信号拟合与建模。首先列举了平稳随机信号和非平稳随机信号的拟合和建模的具体方法，包括三次样条插值法、最小二乘法及时域参数建模法。然后采用这些算法对平稳随机信号拟合，这些方法得到的方差都比较小，属于正常范围。而在对非平稳随机信号建模时，误差较大。
　　（4）第4章研究并分析了总体经验模态分解为基础的单通道盲源分离法。
　　第4.1节叙述了总体经验模态分解（Ensemble Empirical Mode De

内容简介： 《单通道线性混合信号盲源分离算法研究》 是一本专注于探索和解析在单一观测通道下，如何从混合信号中精确辨识并复原出原始独立信号的理论与实践的书籍。本书深入浅出地阐述了这一复杂但至关重要的信号处理问题，为相关领域的研究者、工程师以及对信号分析感兴趣的读者提供了一个系统性的学习框架和丰富的技术参考。 背景与重要性 在现实世界的许多应用场景中，我们往往只能接收到一个混合信号，而其背后却隐藏着多个相互独立的原始信号源。例如，在一个房间内，我们听到的是所有声音源（说话者、音乐、环境噪音）混合在一起的声音；在通信系统中，接收到的信号可能是多个用户信号的叠加；在医学诊断中，脑电图（EEG）或心电图（ECG）信号可能混杂着生理活动和外部干扰。如何从这个单一的混合信号中，将各个独立的原始信号“剥离”出来，即实现盲源分离（Blind Source Separation, BSS），一直是信号处理领域的一个核心难题。 “盲”体现在我们事先不知道原始信号的性质、数量以及它们是如何混合的，只能通过对观测到的混合信号进行分析来推断。而“单通道”更是增加了分离的难度，因为我们丧失了从多个不同视角（多通道）去观察混合过程所带来的额外信息。在单通道情况下，分离的挑战性显著提高，需要更加巧妙和强大的算法来应对。 本书正是聚焦于这一单通道线性混合信号盲源分离的特定场景，系统性地梳理了该领域的研究现状、理论基础、关键技术及典型应用。它不仅是对现有研究成果的梳理和总结，更是对未来发展方向的探索与展望。 核心内容与技术要点 本书围绕单通道线性混合信号盲源分离的核心问题，从多个维度展开了深入的探讨。 第一部分：理论基础与模型构建 信号模型： 详细介绍了单通道线性混合信号模型。尽管只有一个观测通道，但信号的产生和混合过程可以被抽象为一系列数学模型。本书将重点阐述如何在此限制下构建有效的模型，例如，假设信号在时域或频域以某种方式被线性叠加。 独立性假设： 深入分析了盲源分离算法背后的核心假设——独立性。原始信号源被认为是统计上相互独立的，这一特性是分离的关键依据。本书将详细讲解不同类型的独立性度量，如峭度（kurtosis）、负熵（negentropy）、互信息（mutual information）等，并探讨其在单通道场景下的适用性和局限性。 线性混合： 阐述了线性混合模型在单通道情况下的数学表达，以及为什么“线性”这个条件是算法设计的重要前提。同时，也会讨论当混合过程并非严格线性时，如何通过近似或预处理来应对。 第二部分：经典与前沿的单通道BSS算法 本书系统地介绍和分析了一系列在单通道线性混合信号盲源分离领域具有代表性的算法，并对其进行了详细的推导和比较。 基于统计特征的算法： 峭度最大化/最小化（Kurtosis Maximization/Minimization）： 详细介绍基于高阶统计量的峭度度量，以及如何通过优化峭度来寻找最“非高斯”的信号，这在许多实际信号中是独立信号的有效指示。 负熵最大化（Negentropy Maximization）： 阐述负熵作为另一个度量非高斯性的指标，以及基于负熵最大化的分离算法。 独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）的单通道变种： 尽管ICA经典算法多是针对多通道，但本书会重点介绍如何将ICA的思想和优化技术迁移到单通道场景，例如通过迭代优化或利用信号的特定时频特性。 基于模型匹配与估计的算法： 自回归（AR）模型与状态空间模型： 探讨如何利用信号的统计模型（如AR模型）的性质，在单通道下推断出信号源的独立性。 时频分析方法： 详细阐述如何利用短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform）等时频分析工具，将一维的混合信号分解为二维或更高维的时频表示，从而在时频域内应用多通道BSS的原理。例如，将不同时间-频率单元的信号视为“虚拟通道”，再进行分离。 稀疏成分分析（Sparse Component Analysis, SCA）在单通道下的应用： 介绍当信号在某个变换域（如小波域）具有稀疏性时，如何利用这一特性进行分离。 基于机器学习与深度学习的算法： 人工神经网络（ANN）的应用： 介绍如何训练神经网络来学习从混合信号到原始信号的映射关系。 深度学习模型（如卷积神经网络CNN，循环神经网络RNN）： 重点阐述近年来深度学习在BSS领域的突破，特别是如何设计适合单通道信号分离的深度学习架构，例如利用注意力机制、门控循环单元（GRU）或长短期记忆网络（LSTM）来捕捉信号的时序依赖性。本书将深入分析这些模型的原理、训练方法以及在复杂混合场景下的表现。 第三部分：算法的性能评估与优化 性能度量： 详细介绍评估盲源分离算法性能的常用指标，如信源到干扰比（SIR）、信号失真比（SDR）、信息分离度（ISR）等，并说明这些指标在单通道场景下的计算方式和意义。 鲁棒性分析： 探讨算法在噪声、非线性混合、信号统计特性变化等非理想条件下的鲁棒性，以及如何提高算法的稳定性。 计算复杂度与实时性： 分析不同算法的计算复杂度，以及在实际应用中实现实时分离的可行性。 参数选择与调优： 指导读者如何根据具体问题选择合适的算法，以及如何对算法参数进行有效调优以获得最佳分离效果。 第四部分：典型应用领域与案例分析 本书不仅仅停留在理论层面，更注重将算法应用于实际问题，通过具体的案例分析来展示其价值。 音频信号处理： 语音增强与分离： 从混合的室内语音信号中分离出目标说话人的声音，去除背景噪声和干扰人声。 音乐源分离： 将一首混合了多种乐器的音乐分解为独立的乐器音轨。 通信信号处理： 单用户干扰消除： 在有限的接收设备下，尽量减少来自其他用户的干扰。 生物医学信号处理： 脑电图（EEG）信号去噪与伪迹去除： 从混合的EEG信号中分离出感兴趣的脑电活动，去除眼动、肌肉活动等伪迹。 心电图（ECG）信号分析： 分离出心脏本身的电生理信号，去除由其他生理活动或外部设备引起的干扰。 其他领域： 如图像处理、遥感、金融数据分析等，在可能遇到单通道混合信号问题的场景中，本书的理论和方法也具有借鉴意义。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 研究生及以上学历的信号处理、通信工程、电子工程、计算机科学、人工智能等相关专业的学生。 从事信号处理、模式识别、机器学习、人工智能等领域的研究人员。 在音频处理、通信系统、生物医学工程、数据分析等行业工作的工程师和技术人员。 对盲源分离技术有浓厚兴趣，希望深入了解其原理和应用的科技爱好者。 总结 《单通道线性混合信号盲源分离算法研究》以其严谨的理论推导、全面的算法介绍、深入的案例分析以及对前沿技术的关注，为读者提供了一个深入理解和掌握单通道盲源分离技术的宝贵资源。本书旨在帮助读者克服单通道信号分离的固有挑战，在复杂的信号环境中挖掘出有价值的独立信息，从而在更广泛的科学研究和工程应用中取得突破。

评分☆☆☆☆☆

看到《单通道线性混合信号盲源分离算法研究》这个书名，我首先想到的是它可能是一本对于深入理解信号处理核心问题的著作。我是一名从事相关领域教学工作的教师，平时在给学生讲解基础理论的同时，也需要引导他们关注一些更具挑战性的研究方向。单通道盲源分离，作为一个经典且具有相当难度的课题，往往是研究生阶段会深入探讨的内容。书中“算法研究”的字眼，暗示了它会包含对现有算法的系统梳理，以及对算法理论基础的深入剖析。我非常期待书中能够对不同算法的原理、数学模型、以及它们在单通道场景下的适用性进行详细的阐述和比较。比如，对于经典的独立成分分析（ICA）家族，在单通道环境下会有哪些特殊的变种或局限性？是否存在一些基于时频分析、或者利用非线性模型来克服线性混合模型局限性的方法？我还会关注书中是否会提供一些算法的实现细节、性能评估标准，以及在实际应用中可能遇到的问题和相应的解决方案。此外，作为教学参考，如果书中能够包含一些启发性的思考题或者实验设计，那就更完美了，能够帮助我更好地设计课程内容，引导学生进行更深入的研究。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书名《单通道线性混合信号盲源分离算法研究》，我脑海中浮现出的是一个充满严谨逻辑和创新思维的学术著作。我是一位在工业界从事信号处理工作的工程师，每天都在与各种实际问题打交道。我们经常会遇到一些难以直接测量的信号，它们是多个独立信号经过某种线性过程叠加而成的，而我们拥有的唯一测量就是这个叠加后的“混合信号”。例如，在音频工程中，多个声源同时发声，我们录制到的只是一个混合的音频流；在生物医学信号处理中，脑电图（EEG）或肌电图（EMG）信号也常常是多个生理活动的混合。单通道的限制意味着我们不能像多通道系统那样利用空间信息，这使得问题变得尤为棘手，完全依赖于信号在时间上的统计特性。我特别期待书中能够介绍一些能够有效解决这类问题的实用算法，并且能够提供一些实际案例的应用分析，比如如何将这些算法应用到具体的工业场景中，解决我们工作中遇到的实际难题。我希望书中能有清晰的伪代码或算法描述，甚至是一些易于理解的仿真示例，能够帮助我快速掌握这些算法，并将其应用到我的工作中，提高我们系统的性能。

评分☆☆☆☆☆

《单通道线性混合信号盲源分离算法研究》这个书名，听起来就带有一种探索未知、攻克难关的科研精神。我是一名对前沿技术充满热情的科技爱好者，虽然我的专业背景并非信号处理，但我一直对“盲源分离”这个概念非常着迷。它总让我想起科幻电影里，主人公能够从混乱的信息中提取出关键线索一样。单通道的限制，意味着它不像多通道那样拥有“上帝视角”，而是必须依靠信号本身的内在规律来“抽丝剥茧”。线性混合，又将问题限制在一个相对明确的数学框架内，这让我觉得，虽然有难度，但并非不可逾越。我更关心的是，书中会如何用一种让非专业人士也能大致理解的方式，来阐述这些复杂的算法。例如，会不会用一些形象的比喻来解释“独立性”或“非高斯性”这些概念？书中是否会介绍一些已经成熟并有实际应用落地的算法，哪怕只是初步的介绍，也能让我对这个领域有一个大致的了解。我期待这本书能在我心中种下一颗对信号处理的兴趣种子，让我能够初步领略到算法的魅力，并激发起我进一步深入学习的愿望，让我知道，原来在信息的世界里，还有这样一种“化繁为简”的智慧存在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《单通道线性混合信号盲源分离算法研究》给我一种既熟悉又充满挑战的感觉。我是一名信号处理领域的初学者，对盲源分离这个概念一直充满好奇，尤其是在实际工程应用中，我们常常会遇到各种各样的混合信号，想要从中提取出有用的原始信号，这其中的技术难度可想而知。单通道意味着问题的复杂性又增加了一层，因为我们没有额外的维度信息来进行辅助，完全依赖于信号本身的统计特性和时间序列信息。线性混合又将问题限定在一个相对清晰的数学模型之下，这让我觉得虽然有难度，但还是有章可循的。我期待这本书能为我打开这扇大门，让我能够理解这些“看不见的”信号是如何被“分离”出来的。我特别想知道，书中会用哪些生动的例子来解释那些抽象的数学公式，比如在音频处理中，如何从一段嘈杂的环境音中分离出说话人的声音，或者在通信领域，如何从接收到的混合信号中恢复出原始的传输信息。这本书的书名本身就勾勒出了一个引人入胜的研究方向，而我作为一名渴望学习的读者，正摩拳擦掌，准备迎接这场知识的探索之旅，希望能从中获得扎实的理论基础和初步的实践指导，为我未来在该领域的学习和研究打下坚实的基础，让我能够真正理解并运用这些先进的算法。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一印象是它看起来非常“学术”和“专业”。书名《单通道线性混合信号盲源分离算法研究》一下子就点明了核心的研究方向，对于我这种在学术界摸爬滚打多年的研究人员来说，这样的命名方式直接且清晰，省去了许多猜测。我尤其关注“算法研究”这四个字，这预示着书中将会有对各种现有算法的深入剖析、比较，甚至可能包含新的算法提出或改进。单通道混合信号的处理是盲源分离领域的一个经典难题，因为信息量相对有限，对算法的鲁棒性和效率要求极高。线性混合模型虽然是基础，但其背后涉及的数学原理和优化方法往往是相当复杂的。我很好奇作者将如何循序渐进地引导读者理解这些核心概念，例如，书中是否会从独立成分分析（ICA）、非负矩阵分解（NMF）等经典算法出发，逐步深入到更前沿的时频域方法、深度学习方法，亦或是利用统计信号处理的最新成果来解决单通道问题？我期望书中能够包含大量的数学推导和算法流程图，能够让我清晰地看到算法的每一步是如何运作的，以及它们各自的优缺点和适用场景。此外，作为一名理论研究者，我也会关注书中在算法的收敛性、收敛速度、以及在不同噪声环境下算法性能的理论分析。

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包装很好，物流很快

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正品，快递给力，非常方便。

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不错的书

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