盲信号处理及应用

第1章 绪论 1.1 引言 1.2 盲信号处理概述 1.3 盲信号处理的研究历史 1.4 盲信号处理的方法第2章 盲信号处理的数学描述 2.1 信号源盲分离 2.2 微分熵、互信息和相对熵 2.3 独立分量分析 2.4 多通道盲解卷和盲分离 2.5 信号的盲提取 2.6 广义多通道解卷积——状态空间模型 2.7 信号的预处理 2.8 对照（代价）函数 2.9 分离效果的检验方法

第1章 绪论 1.1 引言 1.2 盲信号处理概述 1.3 盲信号处理的研究历史 1.4 盲信号处理的方法第2章 盲信号处理的数学描述 2.1 信号源盲分离 2.2 微分熵、互信息和相对熵 2.3 独立分量分析 2.4 多通道盲解卷和盲分离 2.5 信号的盲提取 2.6 广义多通道解卷积——状态空间模型 2.7 信号的预处理 2.8 对照（代价）函数 2.9 分离效果的检验方法第3章 自适应信号滤波器 3.1 自适应滤波的基本算法及其种类 3.2 自适应均衡 3.3 自适应波束形式 3.4 自适应神经网络 3.5 自适应神经滤波器第4章 高阶谱及参数估计 4.1 高阶界积量和高阶谱 4.2 非参数化高阶谱估计 4.3 参数模型高阶谱估计 4.4 自适应线性预测 4.5 基于倒谱的冲激响应辨识和信号恢复 4.6 二阶Volterra非线性系统的参数估计 4.7 时延估计 4.8 谐波恢复与达波方向（DOA）估计第5章 盲源分离与盲波束形成的方法第6章 盲反卷积与盲均衡的方法第7章 盲反卷积与盲源信号分离之间的关系第8章 基于多用户峭度最优化标准的独立信号源盲分离第9章 基于概率密度函数估计的盲分离算法第10章 时延和卷积信号的盲分离第11章 多通道混合盲反卷积第12章 有限支持域上的图像盲目反卷积第13章 盲信号处理的应用附录1 Pearson-ICA程序附录2 FastICA程序附录3 Complex FastICA程序附录4 JADE计算程序附录5 mexica程序附录6 Pographic ICA程序附录7 盲信号处理的相关网站参考文献

盲信号处理是一种功能强大的信号处理方法，已经成为国际上信号处理和人工神经网络等学科领域的一个研究和应用的热点。盲信号处理包括信号源盲分离和盲反卷积。盲源分离通常是对观测到的源信号的线性瞬时混合信号进行分离；盲反卷积是考虑到在时间延迟的情况下，对观测到的源信号与通道的卷积混叠信号进行盲分离。本书对盲信号处理的研究历史以及研究现状进行了简要的回顾和阐述，介绍了盲信号处理的基本思想、数学模型、数学原理和算法以及盲信号处理的应用领域，还对图像、语音处理和通信领域的某些盲信号处理问题进行了仿真计算。 本书内容丰富、新颖，所阐述的都是信号处理领域中的前沿技术。书中理论联系实际，举例介绍了盲信号处理的应用，并附有主要算法实现的源程序，读者读完本书之后就能应用。 本书既可供从事信号分析与处理的科技工作者学习、参考，又可作为高等院校信号分析与处理专业教师和学生的参考用书。