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基于统计学原理的盲源分离算法研究

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毕业论文范文题目：基于统计学原理的盲源分离算法研究，论文范文关键词：基于统计学原理的盲源分离算法研究
基于统计学原理的盲源分离算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：对研究的信号进行处理时，很多情况下该信号的先验知识是无法得知的，而且信号和传感器之间传输通道的信息也很难直接观测，我们把这种信号称作“盲信号”。在多个盲信号同时存在的环境中，往往还存在测量噪声和其他信号源的干扰，传感器接受到的信号是多个信号源的混合信号，将目标源信号从混合信号中分离出来的过程称为（略..）盲信号分离(BlindSignalSeparation：BSS，简称盲分离)。盲分离是信号处理领域和神经网络领域研究的热点问题之一，目前已经广泛地应用于语音识别、图像处理、生物医学信号处理、通讯、系统监测和计量经济学等诸多领域。本学位论文主要应用数理统计和优化学习等知识，重点研究盲信号分离时域中分离（此处忽略..）算法，并将得到的结果进行计算机仿真试验。本文首先概述了盲信号分离的研究背景及在生活中的广泛应用前景，对盲分离问题给出了简单的数学模型和描述，并回顾了盲信号分离问题的发展历史，介绍了盲分离问题国内外的主要研究机构和学者，总结了盲信号分离问题的发展趋势和研究方向。第二，我们对时域上基于拟牛顿法的盲信（文章此处忽略..）号分离算法进行了研究。以相关矩阵的联合对角化为代价函数，基于拟牛顿法中的DFP法的提出了一种新的盲信号分离算法，新算法的收敛速度快。并对四个语音信号进行仿真试验，试验结果验证了算法的有效性。第三，我们研究了时域上基于四阶累积量的改进快速ICA算法。先介绍了独立分量分析(IndependentCom（此处忽略..）ponentAnalysis：ICA)基本理论和方法，并以四阶累积量判据，分析了传统的快速ICA算法；然后用改进牛顿迭代法取代传统的快速ICA算法的迭代步骤，提出了一种新的改进快速ICA算法。将两种算法分别作波形信号和语音信号的仿真试验结果对比，数据显示了改进算法的性能有着较大的提高。

以上为本篇毕业论文范文基于统计学原理的盲源分离算法研究的介绍部分。

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