盲源分離理論與算法 [Theory and Algorithms of Blind Source Separation] 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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編輯推薦

　　盲源信號分離是一種自適應信號處理技術。從神經網絡角度講，它是一種無監督學習過程，即根據某種評判準則，自適應地獲得信號處理網絡的權重，使係統逐步逼近所要求的狀態，從而實現信號分離。與盲源信號分離並行的另一個概念是獨立分量分析，兩者從不同側麵描述同一問題。盲源信號分離是從信號處理結果來看問題；而獨立分量分析是從信號處理過程來看問題，信號分離過程就是信號的統計獨立性最大化過程。
　　梅鐵民編著的《盲源分離理論與算法》從二階矩理論、高階纍積量理論和信息論三個方麵來闡述盲源信號分離的基本理論，從觀測信號的混閤模型（瞬時混閤、捲積混閤）齣發來介紹一些典型算法。

內容簡介

　　盲源信號分離理論是現代信號處理的重要前沿研究領域之一，在通信、語音處理、圖像處理、地震勘探、生物醫學、雷達及經濟數據分析等領域有著廣泛的應用。
　　梅鐵民編著的《盲源分離理論與算法》從二階矩理論、高階纍積量理論和信息論三個方麵來闡述盲源信號分離的基本理論，並從觀測信號的混閤模型（瞬時混閤、捲積混閤）齣發來介紹典型算法。
　　《盲源分離理論與算法》麵嚮具有一定信號處理基礎的學生和研究者。通過本書的學習，讀者能夠掌握盲源信號分離的基本理論、典型算法以及最新進展，快速進入該領域前沿開展研究工作。

作者簡介

　　梅鐵民，瀋陽理工大學，博士。2004——2005年，作為訪問學者應邀在澳大利亞五倫貢大學電子、計算機及通信工程學院從事盲源分離閤作研究工作，是澳大利亞國傢研究基金項目：Blind Separationof Convolutive Mixtures in the Subband Domain（ARC large GrantNo．A001 03052）的主要研究者。2007—201 0年在德國呂貝剋大學信號處理研究所做博士後研究工作，是兩項德國科學基金（DFG）項目的主要研究者：Blind Separation of Acoustic Sources in ReverberantEnvironments（Grant No．ME1170／1）：New Concepts for Listening—room Equalization（Grant No．MEl 1 70／3—1）。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 盲源信號分離研究的曆史與發展
1.2 盲源信號分離的研究對象
1.3 盲源信號分離的可行性
1.4 盲源信號分離算法的分類
1.5 盲源信號分離與獨立分量分析的關係
1.6 盲源信號分離與多輸入多輸齣係統盲解捲積的關係
第2章 信息論、神經網絡及高階統計量基礎知識
2.1 信息論
2.2 神經網絡
2.3 高階纍積量理論
2.4 自然梯度與相對梯度
2.5 盲分離算法計算量的比較
第3章 混閤模型與分離模型
3.1 瞬時混閤模型與分離模型
3.2 捲積混閤模型與分離模型
3.3 信號的非綫性混閤模型
3.4 從源信號到混閤信號的統計性質變化
3.5 盲分離算法性能指標
第4章 瞬時混閤信號盲分離的二階矩理論
4.1 兩個源信號的特例
4.2 一般性理論
第5章 基於去相關的盲信號分離算法
5.1 相關矩陣的非負定性及Hadamard不等式
5.2 基於去相關判據的一般算法
5.3 基於源信號非平穩性的簡化算法
5.4 基於去相關的盲信號分離算法的推廣
第6章 雙源信號盲分離的去相關算法
6.1 雙源信號盲分離迭代算法
6.2 算法的幾何解釋與收斂性分析
6.3 仿真實驗例子
第7章 相關矩陣特徵值分解盲分離算法
7.1 AMIJSE算法
7.2 廣義特徵值分解（GEI））盲分離算法
第8章 瞬時混閤信號盲分離的高階纍積量理論
8.1 可分性約束條件
8.2 基於高階纍積量的盲分離判據
第9章 對稱四階互纍積量矩陣聯閤對角化算法
9.1 目標函數與算法
9.2 參數氳難≡裎侍?
9.3 算法實現方麵的考慮
第10章 Comon算法
10.1 基本原理
10.2 Comon算法實現
第11章 JADE算法
11.1 模型
11.2 目標函數
11.3 纍積量矩陣與正交矩陣Q之間的關係
11.4 矩陣聯閤對角化
11.5 四階纍積量矩陣的特徵矩陣錶示
第12章 不動點ICA算法
12.1 不動點算法
12.2 不動點算法穩定性與收斂性分析
12.3 KMA與MIJK算法
第13章 瞬時混閤信號盲分離信息論理論與算法
13.1 基於信息論的自然梯度算法
13.2 非綫性激勵函數
13.3 最大似然估計算法
13.4 信息最大化算法（Informax）
第14章 信號不連續性最大化算法
14.1 信號的不連續性
14.2 目標函數與算法
14.3 重疊矩陣及其近似對角化
第15章 瞬時混閤信號盲分離的頻域算法
15.1 純頻域算法
15.2 半時域半頻域算法
第16章 基於二階矩的捲積混閤信號時域盲分離理論與算法
16.1 捲積混閤信號盲分離的去相關理論
16.2 基於去相關的盲信號分離算法
16.3 仿真實驗例子
16.4 本章小結
第17章 基於高階纍積量的捲積混閤信號盲分離理論與算法
17.1 基於高階纍積量的盲分離判據
17.2 基於高階纍積量的捲積混閤信號盲分離算法
17.3 仿真實驗例子
第18章 功率譜密度矩陣聯閤對角化與捲積混閤信號盲分離
18.1 功率譜密度矩陣聯閤對角化原理
18.2 基於功率譜密度矩陣聯閤對角化的盲分離算法
18.3 仿真實驗例子
18.4 本章小結
第19章 基於信息論的捲積混閤信號頻域盲分離算法
19.1 混閤模型與分離模型
19.2 自然梯度算法的幾種推廣形式
19.3 基於Kullback-Leibler散度的捲積混閤信號盲分離算法
19.4 與其他算法的比例
19.5 仿真實驗例子
參考文獻

精彩書摘

　　1．1 盲源信號分離研究的曆史與發展
　　盲源信號分離（BSS：Blind Sotlrce Separat．ion）是現代信號處理的重要前沿研究領域之一，在信號處理的各個領域有著十分廣泛的應用。盲源信號分離是指從觀測到的多源混閤信號中分離並恢復齣相對獨立的源信號的過程。通常情況下，這些源信號中包含著有用的信息，但是又不能直接地觀測到它們，因此對這些源信號進行分離顯得特彆重要。所謂“盲”是指對源信號及混閤過程知之甚少，可利用的信息隻有觀測到的混閤信號。但可以對源信號及混閤過程做一些基本假設，諸如源信號相互間的統計獨立性、不相關性，源信號本身的統計分布特性、平穩與非平穩性，混閤矩陣的非奇異性等，從而使盲源信號分離成為可能。
　　盲源信號分離是一種自適應信號處理技術，是一種無監督學習過程，即根據某種評判準則，自適應地獲得信號處理網絡的權重，使係統逐步逼近所要求的狀態，從而實現信號分離。因此，盲源信號分離是自適應信號處理的一個重要組成部分。
　　盲源信號分離，當時也稱為獨立分量分析（ICA：Independent ComponcntAna．1ysis），最早由H巨rault和Juttcn等人在1985年提齣。隨後，Jutten、Comon和Cardoso等法國學者陸續發錶瞭一些論文，但當時並沒有得到重視。直到1991年，由於丁utten、Comon和Sorouchvari等人的三篇論文在歐洲《Signal Proeessing》上同時發錶，纔使盲源信號分離在數字信號處理與神經網絡領域産生瞭重要影響，並引起有關學者的廣泛關注。事實上，捲積混閤信號盲分離問題最早甚至可以追溯到widr。w等人的工作。widrow等人提齣的自適應噪聲抵消問題（ANC）是目前所研究的捲積混閤信號盲分離問題的一個特例。目前盲源信號分離理論已經在通信、語音處理、圖像處理、地震勘探、生物醫學、雷達及經濟數據分析等領域得到廣泛應用。
　　1．2 盲源信號分離的研究對象
　　在信號測量中，在多個源信號同時存在且用多個傳感器同時測量的情況下，由傳感器所獲得的觀測信號是所有源信號共同作用的結果，即觀測信號是所有源信號的一個函數，此時稱觀測信號是源信號的混閤信號。如果觀測信號與源信號（包括源信號的各階時間延遲）之間構成綫性關係，則稱這種混閤過程為綫性混閤過程；反之，如果觀測信號與源信號（包括源信號的各階時間延遲）之間構成非綫性關係，則稱這種混閤過程為非綫性混閤過程。另外，混閤係統既可以是有記憶係統，也可以是無記憶係統。無記憶混閤係統輸齣的當前值隻與源信號的當前值有關，而與源信號的過去值無關，這樣的混閤係統又稱為瞬時（綫性）混閤係統；反之，有記憶混閤係統的輸齣不僅與輸入源信號的當前值有關，而且與源信號的過去值有關，這樣的混閤係統也稱為捲積（綫性）混閤係統。
　　在對觀測到的混閤信號進行多源信號分離時，如果各個源信號及混閤過程均未知，則這個多源信號分離問題就構成盲源信號分離問題。
　　目前研究較多的是瞬時混閤係統和捲積混閤係統的輸齣信號分離問題。此外，非綫性混閤係統的研究也引起越來越多的關注。
　　例如，在多個聲源同時存在的情況下，用麥剋風陣列進行信號測量時，如果忽略麥剋風的非綫性特性，則麥剋風的輸齣信號為綫性混閤信號；如果麥剋風的非綫性特性不能忽略，則觀測信號為非綫性混閤信號。此外，如果是在室內錄音，房間混響效應不能忽略，此時房間作為信號的傳輸通道，是一個有記憶混閤係統，因此觀測到的信號為捲積混閤信號。即使在室外錄音，雖然不存在房間混響效應，但是如果聲源到各個傳感器的時間延遲不能忽略，那麼這時信號的傳輸係統也是一個有記憶混閤係統；反之，如果時間延遲可以忽略，則傳輸係統是無記憶混閤係統。
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前言/序言

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挺好的一本書。不厚。讀之前有點兒小期待。喜歡這種印刷風格和字體。

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