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目次
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在盲源分離理論和應用研究取得豐碩成果的同時，盲源分離仍存在諸多問題亟待解決，源信號的有序分離、源數動態變化自適應盲源分離、欠定盲源分離和復數盲源分離等就是其中的若干問題。本書是根據作者針對以上問題進行深入研究提出了自己的見解和思路編寫出來。
本書內容包括：概述；基于人工蜂群優化的盲源有序分離算法；信源數時變的自適應盲源分離算法；源數未知的欠定盲源分離算法；復值信號有序盲源分離算法；欠定的復值信號盲源分離算法；自適應復數盲源分離算法。這些算法不僅通過了理論上的分析，還通過仿真實驗予以驗證。
本書可供從事信號處理研究的科研人員以及電子信息類專業的師生學習研究參考。
本書內容包括：概述；基于人工蜂群優化的盲源有序分離算法；信源數時變的自適應盲源分離算法；源數未知的欠定盲源分離算法；復值信號有序盲源分離算法；欠定的復值信號盲源分離算法；自適應復數盲源分離算法。這些算法不僅通過了理論上的分析，還通過仿真實驗予以驗證。
本書可供從事信號處理研究的科研人員以及電子信息類專業的師生學習研究參考。
作者簡介
王榮杰，中山大學，副教授，中山大學博士，集美大學副教授、碩士生導師，主要從事智能信息處理方向的研究，現主持國家自然科學基金項目、福建省教育廳基金項目、省級重點實驗室基金項目和校企合作項目各1項，校級科研項目2項，還參與多項和省部級科研項目；2015年獲第八屆廈門市電機工程學會“工作積極分子”榮譽稱號、2014年入選“福建省高校杰出青年科研人才培育計劃”，2013年分別獲廈門市第七屆優 秀自然科學論文三等獎和 “集友陳嘉庚獎教金”榮譽稱號；近五年以作者身份在國內外學術期刊發表論文27篇，SCI和EI同時檢索5篇，EI檢索8篇，2009年-2014年多篇論文獲福建省電機工程學會優 秀論文二、三等獎。社會兼職：廈門市電機工程學會理事、廈門市儀器儀表學會理事；《Application of Information and Communication Technology》編委，《宇航學報》、《Communications in Information Science and Management Engineering》和《電源學報》審稿人。
名人/編輯推薦
盲源分離是近年來新興的一種現代信號處理理論，它可以在不知道源信號和接收系統瞬時混疊參數的情況下，僅僅根據源信號的統計獨立假設特征從觀測到的混疊信號中恢復出所有的源信號。它作為一項重要的技術被廣泛應用于無線通信、生物醫學工程、船舶工程、語音處理、圖像處理和機器人導航等領域。
在理論和應用研究取得豐碩成果的同時，盲源分離仍存在諸多問題亟待解決，源信號的有序分離、源數動態變化自適應盲源分離、欠定盲源分離和復數盲源分離等就是其中的若干問題。本書是根據作者針對以上問題進行深入研究提出了自己的見解和思路編寫出來。
在理論和應用研究取得豐碩成果的同時，盲源分離仍存在諸多問題亟待解決，源信號的有序分離、源數動態變化自適應盲源分離、欠定盲源分離和復數盲源分離等就是其中的若干問題。本書是根據作者針對以上問題進行深入研究提出了自己的見解和思路編寫出來。
目次
第1章概述1
1.1國內外研究概況1
1.2本書的研究內容與組織結構4
參考文獻5
第2章基于人工蜂群優化的盲源有序分離算法8
2.1引言8
2.2問題描述8
2.3基于人工蜂群優化的盲源有序分離算法9
2.3.1人工蜂群優化算法10
2.3.2基于人工蜂群優化的盲源有序分離算法13
2.4仿真實驗分析14
2.4.1改進的ABC算法優化性能的測試14
2.4.2盲源有序分離算法的仿真與分析20
2.5本章小結25
參考文獻25
第3章信源數時變的自適應盲源分離算法 27
3.1引言27
3.2問題描述27
3.3時變的信源數估計28
3.4基于Frobenius范數和自然梯度的自適應盲源分離算法29
3.4.1盲源分離的代價函數29
3.4.2基于Frobenius范數和自然梯度的自適應盲源分離算法的推導29
3.4.3信源數時變的自適應盲分離算法的實現31
3.5仿真分析31
3.6本章小結40
參考文獻40
第4章源數未知的欠定盲源分離算法 42
4.1引言42
4.2問題描述43
4.3源數和混疊矩陣的估計43
4.3.1S變換原理43
4.3.2基于S變換的單源測試方法44
4.3.3模糊均值聚類原理46
4.3.4源數和混疊矩陣的估計47
4.4源信號的恢復48
4.4.1源信號的零空間表示48
4.4.2源信號的恢復49
4.5仿真實驗分析51
4.6本章小結56
參考文獻56
第5章復值信號有序盲源分離算法58
5.1引言58
5.2問題描述59
5.3復數源信號個數估計60
5.4基于人工蜂群優化的有序復盲源分離算法60
5.4.1復值盲源抽取的代價函數60
5.4.2基于人工蜂群優化的有序復值盲源分離算法63
5.5仿真實驗分析65
5.6本章小結75
參考文獻76
第6章欠定的復值信號盲源分離算法78
6.1引言78
6.2問題描述78
6.3欠定的復值信號盲源分離算法79
6.4仿真分析84
6.5本章小結87
參考文獻87
第7章自適應復數盲源分離算法89
7.1引言89
7.2問題描述90
7.3適用于源數動態變化的自適應復數盲源分離算法 90
7.3.1動態變化的源數估計90
7.3.2自適應的復數盲源分離算法91
7.3.3源數動態變化的自適應盲分離算法的實現94
7.4仿真分析95
7.4.1自適應復數盲源分離算法的仿真與分析95
7.4.2基于盲源分離的DOA方位動態估計100
7.5本章小結107
參考文獻107
后記109
作者簡介111
1.1國內外研究概況1
1.2本書的研究內容與組織結構4
參考文獻5
第2章基于人工蜂群優化的盲源有序分離算法8
2.1引言8
2.2問題描述8
2.3基于人工蜂群優化的盲源有序分離算法9
2.3.1人工蜂群優化算法10
2.3.2基于人工蜂群優化的盲源有序分離算法13
2.4仿真實驗分析14
2.4.1改進的ABC算法優化性能的測試14
2.4.2盲源有序分離算法的仿真與分析20
2.5本章小結25
參考文獻25
第3章信源數時變的自適應盲源分離算法 27
3.1引言27
3.2問題描述27
3.3時變的信源數估計28
3.4基于Frobenius范數和自然梯度的自適應盲源分離算法29
3.4.1盲源分離的代價函數29
3.4.2基于Frobenius范數和自然梯度的自適應盲源分離算法的推導29
3.4.3信源數時變的自適應盲分離算法的實現31
3.5仿真分析31
3.6本章小結40
參考文獻40
第4章源數未知的欠定盲源分離算法 42
4.1引言42
4.2問題描述43
4.3源數和混疊矩陣的估計43
4.3.1S變換原理43
4.3.2基于S變換的單源測試方法44
4.3.3模糊均值聚類原理46
4.3.4源數和混疊矩陣的估計47
4.4源信號的恢復48
4.4.1源信號的零空間表示48
4.4.2源信號的恢復49
4.5仿真實驗分析51
4.6本章小結56
參考文獻56
第5章復值信號有序盲源分離算法58
5.1引言58
5.2問題描述59
5.3復數源信號個數估計60
5.4基于人工蜂群優化的有序復盲源分離算法60
5.4.1復值盲源抽取的代價函數60
5.4.2基于人工蜂群優化的有序復值盲源分離算法63
5.5仿真實驗分析65
5.6本章小結75
參考文獻76
第6章欠定的復值信號盲源分離算法78
6.1引言78
6.2問題描述78
6.3欠定的復值信號盲源分離算法79
6.4仿真分析84
6.5本章小結87
參考文獻87
第7章自適應復數盲源分離算法89
7.1引言89
7.2問題描述90
7.3適用于源數動態變化的自適應復數盲源分離算法 90
7.3.1動態變化的源數估計90
7.3.2自適應的復數盲源分離算法91
7.3.3源數動態變化的自適應盲分離算法的實現94
7.4仿真分析95
7.4.1自適應復數盲源分離算法的仿真與分析95
7.4.2基于盲源分離的DOA方位動態估計100
7.5本章小結107
參考文獻107
后記109
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