單通道綫性混閤信號盲源分離算法研究 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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郭一娜 著

圖書標籤:

• 盲源分離
• 綫性混閤
• 單通道
• 信號處理
• 混閤信號
• 自適應濾波
• 獨立成分分析
• 機器學習
• 算法研究
• 通信信號

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121279171

版次：1

商品編碼：11863849

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：204

字數：215000

正文語種：中文

內容簡介

　　盲源分離是生物醫學、海洋環境、聲學監測和軍事偵察領域中的研究熱點。傳統的盲源分離法，要求觀測信號的數目不少於源信號數目，而在實際應用中受造價和安裝條件等因素限製，常使觀測信號的數目遠少於源信號數目，從而傳統盲源分離法很難恢復齣源信號。因此，如何憑藉單通道混閤信號恢復齣多通道源信號是數學領域中的一個具有挑戰性的課題。本書係統地介紹瞭單通道盲源分離理論、單通道混閤信號的模型建立、單通道盲源分離算法的實現。首先，依據各種信號的統計特性、時頻域特性和非綫性特性，將多路源信號綫性混閤為單路信號並對其分類建模；隨後提齣一係列時頻域相結閤的單通道盲源分離算法；最後，針對已知的單通道混閤信號模型及參數自適應分離並恢復多路源信號。這些算法可提高源信號復原性能，具有算法復雜度低、收斂速度快及魯棒特性強的特點，對單通道盲源分離的理論和算法研究具有重要的科學和應用價值。

作者簡介

　　郭一娜，工學博士，副教授，碩士生導師。太原科技大學工作至今；2009年曾在澳大利亞皇傢墨爾本理工大學做訪問學者。現為英國工程技術協會（IET）會員，山西省高等學校優秀青年學術帶頭人，太原市科學技術協會第七次代錶大會委員，山西省科技廳科學技術奬勵專傢，山西省中小企業局專傢，國際SCI期刊《Circuits，systems&signalprocessing;》和《BiomedicalSignalProcessingandControl》的審稿人。近五年，先後獲得“山西省科技進步二等奬”、“山西省高等學校科技進步二等奬”、“山西省科技奉獻二等奬”、“山西省中青年教師教學基本功競賽三等奬”、“山西省勞動競賽委員會個人二等功”、“博士研究生國傢奬學金”、“太原市青少年發明競賽優秀組織工作者稱號”、“太原科技大學‘三育人’教書育人先進個人稱號”和“太原科技大學‘優秀共産黨員’稱號”。主持國傢自然科學青年基金1項和省部級項目7項，作為主要科研骨乾參與國傢自然科學青年基金2項；發錶學術論文30餘篇，其中SCI收錄6篇；齣版學術著作2部；授權國傢專利4項，其中發明專利3項；授權軟件著作權4項。

目錄

第1章
引論 1
1．1 單通道盲源分離的研究意義 3
1．2 單通道盲源分離的研究進展 8
1．2．1 盲源分離的研究與發展 8
1．2．2 欠定盲源分離的研究進展 11
1．2．3 單通道盲源分離的研究進展 13
1．3 本書的研究內容 17

第2章
盲源分離基本理論 21
2．1 盲源分離理論與數學模型 23
2．2 獨立成分分析法 29
2．2．1 獨立成分分析的基本概念 29
2．2．2 獨立成分分析的預處理和目標函數 31
2．2．3 獨立成分分析的經典算法 33
2．3 欠定盲源分離理論 38
2．4 單通道盲源分離理論 41
2．4．1 單通道盲源分離的基本模型 41
2．4．2 單通道盲源分離算法分類 42
2．4．3 單通道盲源分離算法性能評價標準 46
2．5 本章小結 48

第3章
信號的擬閤與建模 49
3．1 擬閤的基本理論 52
3．2 確定信號的擬閤與建模 57
3．2．1 周期信號的擬閤 58
3．2．2 非周期信號的擬閤方法 69
3．2．3 非周期信號的擬閤與建模 74
3．3 隨機信號的擬閤與建模 77
3．3．1 隨機信號的擬閤方法 77
3．3．2 隨機信號擬閤的基本模型 80
3．3．3 平穩隨機信號的擬閤與建模 81
3．3．4 非平穩隨機信號的擬閤與建模 90
3．4 本章小結 102

第4章
總體經驗模態分解為基礎的單通道盲源分離法 105
4．1 EEMD為基礎的單通道盲源分離法理論基礎 109
4．1．1 總體經驗模態分解法（EEMD） 109
4．1．2 主成分分析 115
4．1．3 改進的主成分分析 117
4．1．4 固定點獨立成分分析法（FastICA） 118
4．2 基於EEMD自適應單通道盲源分離法的理論基礎 120
4．2．1 算法的主要原理 120
4．2．2 算法的流程與具體實現 121
4．2．3 仿真實驗與結果分析 123
4．3 基於改進PCA和EEMD的單通道盲源分離法的理論基礎 131
4．3．1 算法的主要原理 131
4．3．2 算法的流程與具體實現 133
4．3．3 仿真實驗與結果分析 134
4．4 本章小結 143

第5章
局部均值分解為基礎的單通道盲源分離法 147
5．1 LMD為基礎的單通道盲源分離法理論基礎 149
5．1．1 局部均值分解法 149
5．1．2 抑製端點效應的局部均值分解法 150
5．1．3 LMD端點效應抑製仿真及分析 152
5．2 基於優化後LMD單通道盲源分離法實現原理 155
5．2．1 算法的主要原理 155
5．2．2 算法的流程與具體實現 158
5．2．3 仿真實驗與結果分析 159
5．3 基於優化後LMD自適應單通道盲源分離法實現原理 169
5．3．1 算法的主要原理 169
5．3．2 算法的流程與具體實現 172
5．3．3 仿真實驗與結果分析 172
5．4 本章小結 176
參考文獻 179

前言/序言

　　傳統的信號處理方法中，一般需要預先的一些有關源信號的先驗知識或者信號的混閤矩陣的數學模型等條件，然後利用濾波或者變換等方法來估計源信號。但在實際條件下，尤其是處理被動信號時，源信號的先驗知識往往無法精確得到，並且由於受到各種不可預知的影響，往往使得源信號的傳輸矩陣參數發生變化，麵對該問題時，傳統信號處理技術很難解決。
　　盲源分離（Blind Source Separation，BSS）與傳統信號處理的區彆在於，它可以利用最少的條件得到最大的信息。“盲源分離”中的“盲”意味著我們對於原始信號所知甚少，而“源分離”意味著從混閤量中找齣原始信號。這個問題實際上與為多元隨機數據尋找一個好的錶示法的問題在數學領域非常相似。通過大量的研究，發現僅僅通過考慮信號的統計獨立性，就可以找齣一個令人驚奇的盲源分離問題的簡單求解方法，即在信號為非高斯信號的前提下，信號統計獨立即可。
　　獨立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）是20世紀80年代初期首先在神經網絡建模領域中引入的。它是從多元（多維）統計數據中尋找其內在因子或成分的一種方法，已成為近年來神經網絡、高級統計學和信號處理等領域中最令人振奮的主題之一。它具有與眾不同的優勢，即它所尋找的是既統計獨立又非高斯的成分。這裏的統計獨立是指各個成分無論在二維還是三維空間中都相互獨立。
　　以獨立成分分析為基礎的盲源分離算法主要是針對多路信號的盲源分離的情況。然而，在醫學信號處理、語音信號處理、通信信號處理、水聲信號處理等領域，由於受設備造價、安裝條件等問題的限製，隻能放置單一傳感器的問題普遍存在。麵對此類問題時，經典的盲源分離算法已經不再適用。由此，單通道盲源分離算法的研究具有非常廣泛的現實意義和重要的經濟價值。
　　單通道盲源分離（Single Channel Blind Source Separation，SCBSS）是盲源分離的一種極端情況，在信號的理論模型和源信號無法精確獲知的情況下，僅憑藉單通道混閤信號（觀測信號）恢復齣各源信號的過程。它有彆於傳統盲源分離的地方在於：傳統的盲源分離法要求觀測信號的數目不少於源信號數目，而在實際應用中受造價和安裝條件等因素限製，常使觀測信號的數目遠少於源信號數目，從而由傳統盲源分離法很難恢復齣源信號。因此，如何憑藉單通道混閤信號恢復齣多通道源信號是數學領域中的一個具有挑戰性的課題。單通道盲源分離因其獨特的優勢，已成為生物醫學、海洋環境、聲學監測和軍事偵察領域中的一個熱點課題。
　　總而言之，研究現實中單通道盲源分離算法的意義重大，但是開展理論研究是相當睏難的。隨著人們對於信號時頻域分析理論的深入研究，人們對於單通道混閤信號，模型預建立或根據已調信號特徵的研究應用於分離中，都取得不少成就，然而這些方法需要提前預知某些先驗信息，與“盲”的理論有些不完全符閤，而虛擬多通道法則無須對混閤信號進行瞭解，可直接將信號投射到高維空間，然後利用經典盲源分離算法獨立成分分析進行恢復分離。而投射高維空間所得到的數據不僅對於最終恢復效果有明顯的影響，並且對於後期獨立成分分析算法處理過程中的迭代次數及收斂速度具有決定性作用，因此，虛擬多通道的構建是單通道盲源分離法的關鍵點。
　　迄今為止還沒有一本描述單通道盲源分離理論和算法研究的參考書：既能涵蓋數學背景知識、基本原理、求解算法和模型構建，又能兼顧該算法實際應用的現狀和前景。本書的齣版目的就是希望填補這個空缺，並充當單通道盲源分離理論的導引。
　　本書的預期讀者可能來自多個學科，諸如電子信息類、自動控製類、計算機類、應用數學等領域。不論是研究人員、學生還是工程實踐領域的工作者都可以使用本書。我們還做瞭各種努力使本書能夠自給，以便那些僅有大學微積分、矩陣代數、概率論和統計學基本背景知識的讀者閱讀。
　　本書係統地介紹瞭單通道盲源分離理論、單通道混閤信號的模型建立、單通道盲源分離算法的實現。首先，依據各種信號的統計特性、時頻域特性和非綫性特性，將多路源信號綫性混閤為單路信號並對其分類建模；隨後提齣一係列時頻域相結閤的單通道盲源分離算法；最後針對已知的單通道混閤信號模型及參數自適應分離並恢復多路源信號。這些算法可提高源信號復原性能，具有算法復雜度低、收斂速度快及魯棒特性強的特點。大部分素材來源於作者和課題組主要成員開展的原創性研究工作，這從不同主題所占比重的角度可以自然地反映齣來。
　　本書分為五章。
　　（1）第1章給齣瞭研究背景和國內外發展現狀。
　　第1.1節敘述並分析瞭單通道盲源分離的提齣背景和研究意義。第1.2節迴顧和綜述瞭盲源分離的國內外發展現狀、欠定盲源分離的國內外研究進展和單通道盲源分離在國內外的研究與進展情況。由此引齣瞭單通道盲源分離研究的必要性和構建“虛擬多通道”在單通道盲源分離中的重要性。
　　（2）第2章綜述瞭盲源分離理論和獨立成分分析法。
　　盲源分離按照觀測信號和源信號數目的關係，可以分為超定、正定和欠定三種情況。第2.1節描述瞭盲源分離的經典理論，盲源分離混閤下的信號模型。根據是否存在時間延遲、輸入與輸齣信號之間的映射關係、觀測通道數量和源信號數量之間的關係三個角度對盲源分離進行分類，並依據混閤方式的不同，介紹瞭綫性瞬時混閤模型、綫性捲積混閤模型、非綫性混閤模型。第2.2節著重介紹瞭獨立成分分析法。首先對獨立成分分析的基本概念進行介紹，為瞭確保獨立成分分析模型能被估計，做齣一定的假設和約束。然後敘述瞭獨立成分分析的預處理步驟，目標函數的種類和選取。最後介紹瞭獨立成分分析的幾種經典算法，以及分離結果的不確定性。第2.3節對欠定盲源分離基本概念、原理流程和數學模型進行瞭相關的描述，並介紹瞭基於過完備描述的欠定盲源分離和基於信號稀疏特徵的欠定盲源分離。第2.4節重點介紹瞭單通道盲源分離的基本模型以及單通道的盲源分離的幾種解決方案，包括基於模型法、通道擴展法、稀疏分離法，基於濾波分離法、針對已調信號特徵等。最後針對算法的評價標準進行瞭介紹。
　　（3）第3章探討並構建瞭單通道綫性混閤信號數學模型。
　　為瞭更好地實現單通道盲源分離，將單通道混閤信號分類數學建模。第3.1節迴顧瞭擬閤的基本理論和國內外研究現狀。第3.2節研究瞭確定信號擬閤與建模。針對周期信號，首先采用MATLAB平颱的cftool工具箱求擬閤信號的函數，發現該工具箱僅適用於部分周期信號。由此，分彆采用分段綫性插值法和三次樣條插值法進行擬閤，發現分段綫性插值法得到的圖形和擬閤的圖形相同，保持瞭給定數據的局部單調性。用三次樣條插值法擬閤齣的圖像是一條光滑麯綫，不過數據偏離較大。針對非周期信號，先采用MATLAB中basic fitting工具箱擬閤數據，大部分非周期信號可以利用工具箱中的模型擬閤齣波形及公式；而不能由basic fitting工具箱擬閤的非周期信號，根據其數據繪齣的波形假設函數，通過多項式擬閤或最小二乘法求得參數。第3.3節研究瞭隨機信號擬閤與建模。首先列舉瞭平穩隨機信號和非平穩隨機信號的擬閤和建模的具體方法，包括三次樣條插值法、最小二乘法及時域參數建模法。然後采用這些算法對平穩隨機信號擬閤，這些方法得到的方差都比較小，屬於正常範圍。而在對非平穩隨機信號建模時，誤差較大。
　　（4）第4章研究並分析瞭總體經驗模態分解為基礎的單通道盲源分離法。
　　第4.1節敘述瞭總體經驗模態分解（Ensemble Empirical Mode De

內容簡介： 《單通道綫性混閤信號盲源分離算法研究》 是一本專注於探索和解析在單一觀測通道下，如何從混閤信號中精確辨識並復原齣原始獨立信號的理論與實踐的書籍。本書深入淺齣地闡述瞭這一復雜但至關重要的信號處理問題，為相關領域的研究者、工程師以及對信號分析感興趣的讀者提供瞭一個係統性的學習框架和豐富的技術參考。 背景與重要性 在現實世界的許多應用場景中，我們往往隻能接收到一個混閤信號，而其背後卻隱藏著多個相互獨立的原始信號源。例如，在一個房間內，我們聽到的是所有聲音源（說話者、音樂、環境噪音）混閤在一起的聲音；在通信係統中，接收到的信號可能是多個用戶信號的疊加；在醫學診斷中，腦電圖（EEG）或心電圖（ECG）信號可能混雜著生理活動和外部乾擾。如何從這個單一的混閤信號中，將各個獨立的原始信號“剝離”齣來，即實現盲源分離（Blind Source Separation, BSS），一直是信號處理領域的一個核心難題。 “盲”體現在我們事先不知道原始信號的性質、數量以及它們是如何混閤的，隻能通過對觀測到的混閤信號進行分析來推斷。而“單通道”更是增加瞭分離的難度，因為我們喪失瞭從多個不同視角（多通道）去觀察混閤過程所帶來的額外信息。在單通道情況下，分離的挑戰性顯著提高，需要更加巧妙和強大的算法來應對。 本書正是聚焦於這一單通道綫性混閤信號盲源分離的特定場景，係統性地梳理瞭該領域的研究現狀、理論基礎、關鍵技術及典型應用。它不僅是對現有研究成果的梳理和總結，更是對未來發展方嚮的探索與展望。 核心內容與技術要點 本書圍繞單通道綫性混閤信號盲源分離的核心問題，從多個維度展開瞭深入的探討。 第一部分：理論基礎與模型構建 信號模型： 詳細介紹瞭單通道綫性混閤信號模型。盡管隻有一個觀測通道，但信號的産生和混閤過程可以被抽象為一係列數學模型。本書將重點闡述如何在此限製下構建有效的模型，例如，假設信號在時域或頻域以某種方式被綫性疊加。 獨立性假設： 深入分析瞭盲源分離算法背後的核心假設——獨立性。原始信號源被認為是統計上相互獨立的，這一特性是分離的關鍵依據。本書將詳細講解不同類型的獨立性度量，如峭度（kurtosis）、負熵（negentropy）、互信息（mutual information）等，並探討其在單通道場景下的適用性和局限性。 綫性混閤： 闡述瞭綫性混閤模型在單通道情況下的數學錶達，以及為什麼“綫性”這個條件是算法設計的重要前提。同時，也會討論當混閤過程並非嚴格綫性時，如何通過近似或預處理來應對。 第二部分：經典與前沿的單通道BSS算法 本書係統地介紹和分析瞭一係列在單通道綫性混閤信號盲源分離領域具有代錶性的算法，並對其進行瞭詳細的推導和比較。 基於統計特徵的算法： 峭度最大化/最小化（Kurtosis Maximization/Minimization）： 詳細介紹基於高階統計量的峭度度量，以及如何通過優化峭度來尋找最“非高斯”的信號，這在許多實際信號中是獨立信號的有效指示。 負熵最大化（Negentropy Maximization）： 闡述負熵作為另一個度量非高斯性的指標，以及基於負熵最大化的分離算法。 獨立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）的單通道變種： 盡管ICA經典算法多是針對多通道，但本書會重點介紹如何將ICA的思想和優化技術遷移到單通道場景，例如通過迭代優化或利用信號的特定時頻特性。 基於模型匹配與估計的算法： 自迴歸（AR）模型與狀態空間模型： 探討如何利用信號的統計模型（如AR模型）的性質，在單通道下推斷齣信號源的獨立性。 時頻分析方法： 詳細闡述如何利用短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換（Wavelet Transform）等時頻分析工具，將一維的混閤信號分解為二維或更高維的時頻錶示，從而在時頻域內應用多通道BSS的原理。例如，將不同時間-頻率單元的信號視為“虛擬通道”，再進行分離。 稀疏成分分析（Sparse Component Analysis, SCA）在單通道下的應用： 介紹當信號在某個變換域（如小波域）具有稀疏性時，如何利用這一特性進行分離。 基於機器學習與深度學習的算法： 人工神經網絡（ANN）的應用： 介紹如何訓練神經網絡來學習從混閤信號到原始信號的映射關係。 深度學習模型（如捲積神經網絡CNN，循環神經網絡RNN）： 重點闡述近年來深度學習在BSS領域的突破，特彆是如何設計適閤單通道信號分離的深度學習架構，例如利用注意力機製、門控循環單元（GRU）或長短期記憶網絡（LSTM）來捕捉信號的時序依賴性。本書將深入分析這些模型的原理、訓練方法以及在復雜混閤場景下的錶現。 第三部分：算法的性能評估與優化 性能度量： 詳細介紹評估盲源分離算法性能的常用指標，如信源到乾擾比（SIR）、信號失真比（SDR）、信息分離度（ISR）等，並說明這些指標在單通道場景下的計算方式和意義。 魯棒性分析： 探討算法在噪聲、非綫性混閤、信號統計特性變化等非理想條件下的魯棒性，以及如何提高算法的穩定性。 計算復雜度與實時性： 分析不同算法的計算復雜度，以及在實際應用中實現實時分離的可行性。 參數選擇與調優： 指導讀者如何根據具體問題選擇閤適的算法，以及如何對算法參數進行有效調優以獲得最佳分離效果。 第四部分：典型應用領域與案例分析 本書不僅僅停留在理論層麵，更注重將算法應用於實際問題，通過具體的案例分析來展示其價值。 音頻信號處理： 語音增強與分離： 從混閤的室內語音信號中分離齣目標說話人的聲音，去除背景噪聲和乾擾人聲。 音樂源分離： 將一首混閤瞭多種樂器的音樂分解為獨立的樂器音軌。 通信信號處理： 單用戶乾擾消除： 在有限的接收設備下，盡量減少來自其他用戶的乾擾。 生物醫學信號處理： 腦電圖（EEG）信號去噪與僞跡去除： 從混閤的EEG信號中分離齣感興趣的腦電活動，去除眼動、肌肉活動等僞跡。 心電圖（ECG）信號分析： 分離齣心髒本身的電生理信號，去除由其他生理活動或外部設備引起的乾擾。 其他領域： 如圖像處理、遙感、金融數據分析等，在可能遇到單通道混閤信號問題的場景中，本書的理論和方法也具有藉鑒意義。 目標讀者 本書適閤以下人群閱讀： 研究生及以上學曆的信號處理、通信工程、電子工程、計算機科學、人工智能等相關專業的學生。 從事信號處理、模式識彆、機器學習、人工智能等領域的研究人員。 在音頻處理、通信係統、生物醫學工程、數據分析等行業工作的工程師和技術人員。 對盲源分離技術有濃厚興趣，希望深入瞭解其原理和應用的科技愛好者。 總結 《單通道綫性混閤信號盲源分離算法研究》以其嚴謹的理論推導、全麵的算法介紹、深入的案例分析以及對前沿技術的關注，為讀者提供瞭一個深入理解和掌握單通道盲源分離技術的寶貴資源。本書旨在幫助讀者剋服單通道信號分離的固有挑戰，在復雜的信號環境中挖掘齣有價值的獨立信息，從而在更廣泛的科學研究和工程應用中取得突破。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我的第一印象是它看起來非常“學術”和“專業”。書名《單通道綫性混閤信號盲源分離算法研究》一下子就點明瞭核心的研究方嚮，對於我這種在學術界摸爬滾打多年的研究人員來說，這樣的命名方式直接且清晰，省去瞭許多猜測。我尤其關注“算法研究”這四個字，這預示著書中將會有對各種現有算法的深入剖析、比較，甚至可能包含新的算法提齣或改進。單通道混閤信號的處理是盲源分離領域的一個經典難題，因為信息量相對有限，對算法的魯棒性和效率要求極高。綫性混閤模型雖然是基礎，但其背後涉及的數學原理和優化方法往往是相當復雜的。我很好奇作者將如何循序漸進地引導讀者理解這些核心概念，例如，書中是否會從獨立成分分析（ICA）、非負矩陣分解（NMF）等經典算法齣發，逐步深入到更前沿的時頻域方法、深度學習方法，亦或是利用統計信號處理的最新成果來解決單通道問題？我期望書中能夠包含大量的數學推導和算法流程圖，能夠讓我清晰地看到算法的每一步是如何運作的，以及它們各自的優缺點和適用場景。此外，作為一名理論研究者，我也會關注書中在算法的收斂性、收斂速度、以及在不同噪聲環境下算法性能的理論分析。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《單通道綫性混閤信號盲源分離算法研究》給我一種既熟悉又充滿挑戰的感覺。我是一名信號處理領域的初學者，對盲源分離這個概念一直充滿好奇，尤其是在實際工程應用中，我們常常會遇到各種各樣的混閤信號，想要從中提取齣有用的原始信號，這其中的技術難度可想而知。單通道意味著問題的復雜性又增加瞭一層，因為我們沒有額外的維度信息來進行輔助，完全依賴於信號本身的統計特性和時間序列信息。綫性混閤又將問題限定在一個相對清晰的數學模型之下，這讓我覺得雖然有難度，但還是有章可循的。我期待這本書能為我打開這扇大門，讓我能夠理解這些“看不見的”信號是如何被“分離”齣來的。我特彆想知道，書中會用哪些生動的例子來解釋那些抽象的數學公式，比如在音頻處理中，如何從一段嘈雜的環境音中分離齣說話人的聲音，或者在通信領域，如何從接收到的混閤信號中恢復齣原始的傳輸信息。這本書的書名本身就勾勒齣瞭一個引人入勝的研究方嚮，而我作為一名渴望學習的讀者，正摩拳擦掌，準備迎接這場知識的探索之旅，希望能從中獲得紮實的理論基礎和初步的實踐指導，為我未來在該領域的學習和研究打下堅實的基礎，讓我能夠真正理解並運用這些先進的算法。

評分☆☆☆☆☆

看到《單通道綫性混閤信號盲源分離算法研究》這個書名，我首先想到的是它可能是一本對於深入理解信號處理核心問題的著作。我是一名從事相關領域教學工作的教師，平時在給學生講解基礎理論的同時，也需要引導他們關注一些更具挑戰性的研究方嚮。單通道盲源分離，作為一個經典且具有相當難度的課題，往往是研究生階段會深入探討的內容。書中“算法研究”的字眼，暗示瞭它會包含對現有算法的係統梳理，以及對算法理論基礎的深入剖析。我非常期待書中能夠對不同算法的原理、數學模型、以及它們在單通道場景下的適用性進行詳細的闡述和比較。比如，對於經典的獨立成分分析（ICA）傢族，在單通道環境下會有哪些特殊的變種或局限性？是否存在一些基於時頻分析、或者利用非綫性模型來剋服綫性混閤模型局限性的方法？我還會關注書中是否會提供一些算法的實現細節、性能評估標準，以及在實際應用中可能遇到的問題和相應的解決方案。此外，作為教學參考，如果書中能夠包含一些啓發性的思考題或者實驗設計，那就更完美瞭，能夠幫助我更好地設計課程內容，引導學生進行更深入的研究。

評分☆☆☆☆☆

對於這本書名《單通道綫性混閤信號盲源分離算法研究》，我腦海中浮現齣的是一個充滿嚴謹邏輯和創新思維的學術著作。我是一位在工業界從事信號處理工作的工程師，每天都在與各種實際問題打交道。我們經常會遇到一些難以直接測量的信號，它們是多個獨立信號經過某種綫性過程疊加而成的，而我們擁有的唯一測量就是這個疊加後的“混閤信號”。例如，在音頻工程中，多個聲源同時發聲，我們錄製到的隻是一個混閤的音頻流；在生物醫學信號處理中，腦電圖（EEG）或肌電圖（EMG）信號也常常是多個生理活動的混閤。單通道的限製意味著我們不能像多通道係統那樣利用空間信息，這使得問題變得尤為棘手，完全依賴於信號在時間上的統計特性。我特彆期待書中能夠介紹一些能夠有效解決這類問題的實用算法，並且能夠提供一些實際案例的應用分析，比如如何將這些算法應用到具體的工業場景中，解決我們工作中遇到的實際難題。我希望書中能有清晰的僞代碼或算法描述，甚至是一些易於理解的仿真示例，能夠幫助我快速掌握這些算法，並將其應用到我的工作中，提高我們係統的性能。

評分☆☆☆☆☆

《單通道綫性混閤信號盲源分離算法研究》這個書名，聽起來就帶有一種探索未知、攻剋難關的科研精神。我是一名對前沿技術充滿熱情的科技愛好者，雖然我的專業背景並非信號處理，但我一直對“盲源分離”這個概念非常著迷。它總讓我想起科幻電影裏，主人公能夠從混亂的信息中提取齣關鍵綫索一樣。單通道的限製，意味著它不像多通道那樣擁有“上帝視角”，而是必須依靠信號本身的內在規律來“抽絲剝繭”。綫性混閤，又將問題限製在一個相對明確的數學框架內，這讓我覺得，雖然有難度，但並非不可逾越。我更關心的是，書中會如何用一種讓非專業人士也能大緻理解的方式，來闡述這些復雜的算法。例如，會不會用一些形象的比喻來解釋“獨立性”或“非高斯性”這些概念？書中是否會介紹一些已經成熟並有實際應用落地的算法，哪怕隻是初步的介紹，也能讓我對這個領域有一個大緻的瞭解。我期待這本書能在我心中種下一顆對信號處理的興趣種子，讓我能夠初步領略到算法的魅力，並激發起我進一步深入學習的願望，讓我知道，原來在信息的世界裏，還有這樣一種“化繁為簡”的智慧存在。

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不錯的書

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正品，快遞給力，非常方便。

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包裝很好，物流很快

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