1、发射信号的分离实验，验证了独立子波函数在单路含噪信号盲分离中的有效性。在文献中作者将独立子波函数应用到混沌混合信号的盲分离中，并通过个混沌信号的盲分离实验，验证了独立子波函数在混沌信号盲分离中的有效性。在文献中，作者将独立子波函数应用到单路混叠信号的盲分离中，并通过个单路心音混叠信号的盲分离实验，验证了独立子波函数在单路混叠信号盲分离中的有效性。结合以上三篇文献，我们可以知道独立子波函数在单路混叠信号的盲分离中有着很大的应用价值，可是以上三篇文献都只是提到了独立子波函数的模型独立子波函数个数的判定方法以及独立子波函数在单路混叠信号盲分离中的应用，并没有对独立子波函数进行深入的理论分析，所以在本章，我们的工作重点是进行独立子波函数的理论分析。本章首先讨论了目前已有的几种信号分解方法，包括傅。
2、够估计出混叠信号中平稳信号源的个数。傅里叶变换是将时域信号转换成频域信号进行处理，用于那些在时域不好处理的信号。傅里叶变换是种全局的变换，是将信号在整体上分解成不同的频率分量之和。傅里叶变换无法了解信号在时刻附近的频谱特性。傅里叶变换适用于平稳信号。变换对于空间中的任何函数在信号处理中我们般称之为信号，它的变换定义如下，−−−∫其中⎛⎞−⎜⎟⎝⎠是窗函数是固定常数。计算知−−∫所以，−∫其中，为信号的傅里叶变换。上式说明，信号的变换，对任何在时间附近使信号的傅里叶变换局部化了，对∀，这种局部化能够对进行精确的分解，从而能够非常完整地得出信号频谱的局部信息。变换有时也称为短时傅里叶变换或者窗口傅里叶万方数据单位代码密级公开硕士学位论文论文题目独立子波函数的理论分析及其应用汪玉培成谢锋电路与。
3、为个源信号不全是稀疏信号的混叠信号频域散列万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章单路混叠信号盲源分离概述图，图为个源信号全是稀疏信号的混叠信号频域散列图。图混叠信号的频域散列图源信号不都是稀疏信号图混叠信号的频域散列图源信号都是稀疏信号画出混叠信号散列图，求出混叠信号各数据点的偏移角度，并将其进行均值聚类。根据聚类后的偏移角度，就算出混叠矩阵。由于欠定盲分离的特殊性，这里求出的混叠矩阵并非非奇异矩阵，所以不能通过对混叠矩阵求逆的方法来得出源信号，这种情况下只能采用最短路径法求最优解。通过上述求最优解的方法，在时域或者其它域重构出源稀疏混叠信号。如果求稀疏性的时候对信号进行过域的变换，那么此时需要进行反变换，得出源信号。本章小结本章首先介绍了盲源分离的些基础理论知识，包括盲源分离的三。
4、叶变换变换小波变换小波包变换分解，并分别分析了各种信号分解方法的特点以及适用范围。然后利用分层的思想与独立成分分析的思想，从理论上证明了满足种条件的任何个信号可以通过种变换得到系列相互独立的信号分量，即独立子波函数。信号的分解很多情况下，我们为了便于对信号进行处理，往往把实际获得的信号分解为些基础信号之和。信号的分解方法有很多种，比如傅里叶变换变换小波变换小波包变换以及分解等等。下面我们就对这几种常用的信号分解方法做个简单的理论介绍。傅里叶变换傅里叶变换是将时域信号转换为频域信号进行处理，对于空间中的任何函万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章独立子波函数的理论分析数在信号处理中我们般称之为信号，它的傅里叶变换公式如下−−∫这时，逆变换的公式如下−∫傅里叶变换的特点如下傅里叶变换能。
5、本假设盲源分离的常用算法单路混叠信号盲源分离单路混叠信号的基本模型单路混叠信号的可分离性传统单路混叠信号盲源分离算法本章小结第三章独立子波函数的理论分析引言信号的分解傅里叶变换变换小波变换小波包变换分解独是在于源信号数目类型的差异，以及混合方式⋅的差异。针对不同的情况，可以大概分为以下几种并且混合方程⋅已知，此时就可以看成信号去噪问题，即通过去噪算法尽可能准确的从接收信号中恢复出源信号。并且混合方程⋅未知，此时就可以看成源信号和混合方程的联合估计问题，即通过接收信号估计出源信号和混合方程⋅。并且混合方程⋅已知，此时就可以看成多路混叠信号的分离问题，即通过分离算法，根据接收信号，估计出多路源信号。并且混合方程⋅未知，此时就可以看成多路混叠信号的盲分离问题，这就需要使用盲分离的方法根据单路混。
6、个单路混叠信号分离实验，验证了该算法的分离效果。论文各章节的内容安排如下第章是绪论。首先介绍了课题研究的背景及意义，随后介绍了课题的研究现状及目前存在的些问题，最后给出了论文的章节安排以及论文的主要贡献及创新点。第二章是单路混叠信号盲分离概述。首先对盲源分离理论知识进行了个简单的概述，随后介绍了单路混叠信号盲源分离的些理论知识。第三章是独立子波函数理论分析。首先介绍了目前常用的几种信号分解方法，随后根据信号分解的思路，给出了独立子波函数的理论分析过程。第四章是独立子波函数获得方法。首先简单的介绍了独立成分分析的理论知识，随后给出了独立子波函数的几种获得方法，最后通过仿真实验，运用上述几种方法来获得个心音信号的独立子波函数，并通过些指标参数来衡量各种方法的优缺点。第五章是独立子波函数在单路。
7、多个分量信号混合而成。和在文献中进步推广了多分量混叠信号的可分离性条件，指出多分量混叠信号要想能够分离，那么在个域上就必须能够分离出各个信号分量。和在文献中，从混叠信号中各个信号分量的先验概率密度分布入手，在各个信号是相互独立的情况下，讨论了单路多分量混叠信号的分离性问题，得出如果信号分量先验分布的概率密度函数拖尾比较严重，则即使混合系数己知，分离得到的信号也会有很大的误差。当各信号分量的概率分布比较稀疏，例如只是简单的有限状态离散分布，还是能得到较好的分离效果。传统单路混叠信号盲源分离算法前面提到了单路混叠信号盲源分离问题的困难性，但是单路混叠信号盲源分离问题并非无法解决。切信号分离的过程，大都是利用各个源信号之间的差异性将混合在起的源信号分离开来。如果源信号之间在任何域上都是没有明显。
8、影印缩印或扫描等复制手段保存汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相致。论文的公布包括刊登授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名日期研究生签名导师签名日期万方数据摘要单路混叠信号盲分离不仅是信号处理领域的个重要分支，而且也是个极富挑战性的研究课题，它在心音信号处理语音信号处理以及信号去噪等众多领域有着广泛的应用前景。但是，目前针对单路混叠信号盲分离的算法并不是太多，并且在已有的算法中，大多对源信号有特殊的要求，即源信号满足些特定的条件，才会有较好的分离效果。本文针对单路混叠信号盲分离问题，首先分析研究了目前存在的些相关算法，随后对独立子波函数理论做了系统的分析，最后给出了独立子波函数的获得方法基于独立子波函数的单路混叠信号盲分离算法以及通过。
9、叠信号估计出多路源信号。单路混叠信号的可分离性在分析单路混叠信号盲分离问题之前，首先要考虑单路混叠信号分离的可行性问题，我们知道，单路混叠信号分离问题是个病态问题，那么仅通过接收到的单路混叠信号，能否分离出各个源信号分量，在哪些情况下才能实现单路混叠信号的盲分离呢下面我们就来解决这个问题。在章节介绍了单路混叠信号的基本模型，在基本模型中，使用混合方程⋅来代万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章单路混叠信号盲源分离概述替传输信道情况，为了能够简化问题，这里我们假定接收到的单路混叠信号是由多个信号分量经过线性混叠而成，即其中，为线性混叠矩阵表示个未知源信号组成的向量，为个传感器接收到的单路混叠信号，在文献中通过时频分析，给出了含有多分量混叠信号的定义，明确指出了什么样的信号才能够看做是。
10、种混合模型盲源分万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章单路混叠信号盲源分离概述离问题的基本假设以及盲源分离的几种常用算法。随后介绍了盲源分离问题的种特殊情况，即多路源信号输入，路混叠信号输出的单路混叠信号盲分离问题，包括单路混叠信号的基本模型单路混叠信号的可分离性以及传统单路混叠信号盲源分离算法。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章独立子波函数的理论分析第三章独立子波函数的理论分析引言目前单路混叠信号盲源分离算法的种常用思路是通过对单路混叠信号进行分解得到独立子波函数，再结合独立子波函数进入单路混叠信号，将单路信号变为多路信号，以实现其盲分离，得到源信号，。在文献中给出了独立子波函数的模型以及独立子波函数个数的判定方法，并将其应用到单路含噪信号的盲分离中，并通过个瞬态诱发耳。
11、的差异性，那么可以说是无法分离出源信号的。接下来分别简单介绍两种单路混叠信号盲分离算法小波变换法和稀疏算法。小波变换法我们知道，小波变换的特点就是将个信号分解成高频和低频部分，然后对低频部分再进步分解，知道了小波变换的这个特点，我们就可以使用小波变换法来分离那些频率差异比较大的单路混叠信号，所以小波变换法的思路就是根据混叠前信号的频率差异，来构造相对应的小波变换。如果混叠前的信号在频率上没有比较大的差异，用小波变换法就很难分离出混叠前的信号。稀疏算法信号的稀疏特性是指信号主要分布在几个特定的数值上。稀疏算法的步骤如下首先判断混叠信号的稀疏特性，这个稀疏特性根据混叠信号的散列图来判断，如果信号在时域中并不稀疏，那么需要将信号进行域的变换比如利用短时或者小波变换将信号变换到频域使信号稀疏化。。
12、统智能信息处理工学硕士二〇四年三月学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档允许论文被查阅和借阅可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用。
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绘本故事 ：第一天上学记（优） 编号18060