内容简介
《盲信号处理技术及工程应用》主要介绍了盲信号处理领域的研究现状以及盲源分离主流方法,并结合科研成果给出盲信号处理技术在多个领域的工程应用,主要包括盲信号处理理论基础、主流盲源分离算法介绍、混合语音信号提取应用、图像恢复与增强应用、生物医学信号应用、通信信号分析应用等。
《盲信号处理技术及工程应用》适用于电子、通信、电气工程本科高年级学生和信号处理方向研究生专业课教材或教学参考书。
内页插图
目录
前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 盲信号处理的研究现状
第2章 盲信号处理基础理论
2.1 盲源分离问题的由来
2.2 盲源分离的数学模型
2.3 盲源分离的相关数学知识
2.4 盲源分离的不确定性
2.5 信号的预处理
2.6 盲源分离算法的分类及介绍
2.7 盲源分离的求解过程与评价准则
第3章 语音信号的盲源分离及应用
3.1 引言
3.2 语音学基础
3.3 语音信号的分析与处理
3.4 语音信号的盲源分离方法
第4章 图像信号的盲源分离及应用
4.1 引言
4.2 常规的图像去噪方法
4.3 基于盲源分离的图像去噪方法
4.4 基于独立分量分析的图像盲源分离
第5章 生物医学信号的盲源分离及应用
5.1 引言
5.2 盲源分离应用于胎儿心电信号提取
5.3 盲源分离应用于人体脑电信号提取
5.4 盲源分离应用于人体肌电信号分解
第6章 通信信号的盲源分离及应用
6.1 引言
6.2 MIMO-0FDM系统介绍
6.3 MIMO-0FDM系统的盲信道估计方法
6.4 MIM0-OFDM系统的盲信道估计仿真实验
参考文献
前言/序言
盲信号处理(Blind Signal Process,BSP)技术,是20世纪90年代末期提出的一种新的信号处理方法。现在,盲源分离(Blind Source Separation,BSS)已经成为信号处理领域重要的前沿研究课题之一,是信号处理领域的一个重要分支学科,也是国际公认信息领域的难点技术之一,在语音信号处理、图像信号处理、生物医学信号处理、无线通信信号处理等领域有着广泛的应用潜力。
盲源分离的目标是在缺乏源信号和混合系统先验知识的前提下,从混合观测信号中恢复或估计出原始信号。这样一个看似不可能解决的难题,在一定的假设条件下取得了巨大的成功,很多新颖而有效的解决方案层出不穷,为盲信号处理技术的广泛应用奠定了理论基础。
本书共6章,主要围绕盲信号处理技术的基础理论和盲源分离方法在多个专业领域的最新应用展开讨论,具体各章内容如下:第1章简要介绍了盲信号处理的研究现状及在各个领域的应用前景;第2章主要介绍了盲信号处理的基础理论,围绕盲源分离的数学模型和主流盲源分离算法的实现步骤,重点介绍了基于负熵极大化的FastICA算法、基于非高斯性极大化的盲源分离算法、基于信息极大化的Informax算法和基于特征矩阵联合近似对角化的JADE算法;第3章主要介绍了语音信号的分析处理方法,并对语音信号的盲源分离进行了实验验证;第4章首先介绍了常规的图像去噪方法,并重点阐述了基于盲源分离的图像去噪方法,然后对独立分量分析在图像盲分离中的应用进行了介绍;第5章针对盲源分离在生物医学信号处理中的应用进行了介绍,包括三个应用方向:胎儿心电信号提取、人体脑电信号提取和人体肌电信号分解;第6章针对盲信号处理在信息时代无线通信中的最新应用展开讨论,重点介绍了MIMO-OFDM系统的盲信道估计方法,并进行了仿真实验。
此外,在本书的撰写过程中参考了大量的文献,在此对相关作者表示衷心的感谢!限于作者水平,书中难免存在疏漏之处,恳请读者在阅读本书过程中批评指正。
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