正交non-Hermitian矩陣聯(lián)合對(duì)角化算法研究及應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2021-04-18 20:36
多數(shù)據(jù)集的聯(lián)合盲源分離技術(shù)是信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,一般是指在源信號(hào)及信號(hào)混合模型未知的情況下,僅利用接收信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性分離出源信號(hào)的過(guò)程。聯(lián)合盲源分離已廣泛應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理、通信信號(hào)處理,語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別等領(lǐng)域。廣義聯(lián)合對(duì)角化方法是解決多數(shù)據(jù)集聯(lián)合盲源分離問(wèn)題的一種有效的代數(shù)方法,利用數(shù)據(jù)集間信號(hào)的相關(guān)性以及數(shù)據(jù)集內(nèi)部信號(hào)的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性或不相關(guān)性,構(gòu)造具有可聯(lián)合對(duì)角化結(jié)構(gòu)的目標(biāo)矩陣,并代數(shù)擬合該目標(biāo)矩陣,辨識(shí)信號(hào)的混合機(jī)理,從而分離出混合的源信號(hào)。其中,雙數(shù)據(jù)集的聯(lián)合盲源分離問(wèn)題可轉(zhuǎn)化為non-Hermitian矩陣近似聯(lián)合對(duì)角化問(wèn)題。本文主要研究基于雙數(shù)據(jù)集聯(lián)合盲源分離問(wèn)題的non-Hermitian矩陣近似聯(lián)合對(duì)角化方法,提出了兩種正交近似聯(lián)合對(duì)角化算法,主要成果如下:1.形如解決non-Hermitian矩陣特征值問(wèn)題的Jacobi算法,提出了一種基于Givens旋轉(zhuǎn)的正交近似聯(lián)合對(duì)角化算法,簡(jiǎn)稱為OJ-AJD算法。該算法僅把右分離矩陣分解為一系列Givens矩陣的連續(xù)乘積,對(duì)non-Hermitian目標(biāo)矩陣的列進(jìn)行一系列單側(cè)Givens旋轉(zhuǎn)變換,使其最終收斂于列正交矩陣...
【文章來(lái)源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:53 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 盲源分離的背景
1.2 盲源分離的研究歷史與現(xiàn)狀
1.3 盲源分離的數(shù)學(xué)模型
1.3.1 單數(shù)據(jù)集數(shù)學(xué)模型
1.3.2 多數(shù)據(jù)集數(shù)學(xué)模型
1.4 盲源分離的應(yīng)用
1.5 本論文的主要工作及內(nèi)容安排
第二章 矩陣聯(lián)合對(duì)角化的基礎(chǔ)理論
2.1 可聯(lián)合對(duì)角化結(jié)構(gòu)
2.1.1 盲源分離的聯(lián)合對(duì)角化結(jié)構(gòu)
2.1.2 聯(lián)合盲源分離的廣義聯(lián)合對(duì)角化結(jié)構(gòu)
2.2 正交NON-HERMITIAN近似聯(lián)合對(duì)角化算法基礎(chǔ)知識(shí)
2.2.1 預(yù)白化過(guò)程
2.2.2 近似聯(lián)合對(duì)角化代價(jià)函數(shù)
2.2.3 矩陣聯(lián)合對(duì)角化評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
2.3 本章小結(jié)
第三章 基于GIVENS旋轉(zhuǎn)的近似聯(lián)合對(duì)角化算法
3.1 算法原理
3.2 算法收斂性
3.2.1 算法收斂性
3.2.2 算法的計(jì)算復(fù)雜度
3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
3.3.1 性能指標(biāo)
3.3.2 仿真結(jié)果
3.4 本章小結(jié)
第四章 降維正交近似聯(lián)合對(duì)角化算法
4.1 算法原理
4.2 仿真實(shí)驗(yàn)
4.2.1 性能指標(biāo)
4.2.2 仿真結(jié)果
4.3 本章小結(jié)
第五章 全文總結(jié)與展望
5.1 全文總結(jié)
5.2 未來(lái)展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]盲源分離綜述——問(wèn)題、原理和方法[J]. 陳錫明,黃碩翼. 電子信息對(duì)抗技術(shù). 2008(02)
博士論文
[1]盲信源分離的聯(lián)合對(duì)角化方法研究[D]. 張偉濤.西安電子科技大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于張量對(duì)角化的多數(shù)據(jù)集信號(hào)聯(lián)合盲分離[D]. 劉穎良.大連理工大學(xué) 2016
[2]盲源分離的復(fù)值非正交聯(lián)合對(duì)角化算法研究[D]. 王可.大連理工大學(xué) 2013
本文編號(hào):3146134
【文章來(lái)源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:53 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 盲源分離的背景
1.2 盲源分離的研究歷史與現(xiàn)狀
1.3 盲源分離的數(shù)學(xué)模型
1.3.1 單數(shù)據(jù)集數(shù)學(xué)模型
1.3.2 多數(shù)據(jù)集數(shù)學(xué)模型
1.4 盲源分離的應(yīng)用
1.5 本論文的主要工作及內(nèi)容安排
第二章 矩陣聯(lián)合對(duì)角化的基礎(chǔ)理論
2.1 可聯(lián)合對(duì)角化結(jié)構(gòu)
2.1.1 盲源分離的聯(lián)合對(duì)角化結(jié)構(gòu)
2.1.2 聯(lián)合盲源分離的廣義聯(lián)合對(duì)角化結(jié)構(gòu)
2.2 正交NON-HERMITIAN近似聯(lián)合對(duì)角化算法基礎(chǔ)知識(shí)
2.2.1 預(yù)白化過(guò)程
2.2.2 近似聯(lián)合對(duì)角化代價(jià)函數(shù)
2.2.3 矩陣聯(lián)合對(duì)角化評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
2.3 本章小結(jié)
第三章 基于GIVENS旋轉(zhuǎn)的近似聯(lián)合對(duì)角化算法
3.1 算法原理
3.2 算法收斂性
3.2.1 算法收斂性
3.2.2 算法的計(jì)算復(fù)雜度
3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
3.3.1 性能指標(biāo)
3.3.2 仿真結(jié)果
3.4 本章小結(jié)
第四章 降維正交近似聯(lián)合對(duì)角化算法
4.1 算法原理
4.2 仿真實(shí)驗(yàn)
4.2.1 性能指標(biāo)
4.2.2 仿真結(jié)果
4.3 本章小結(jié)
第五章 全文總結(jié)與展望
5.1 全文總結(jié)
5.2 未來(lái)展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]盲源分離綜述——問(wèn)題、原理和方法[J]. 陳錫明,黃碩翼. 電子信息對(duì)抗技術(shù). 2008(02)
博士論文
[1]盲信源分離的聯(lián)合對(duì)角化方法研究[D]. 張偉濤.西安電子科技大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于張量對(duì)角化的多數(shù)據(jù)集信號(hào)聯(lián)合盲分離[D]. 劉穎良.大連理工大學(xué) 2016
[2]盲源分離的復(fù)值非正交聯(lián)合對(duì)角化算法研究[D]. 王可.大連理工大學(xué) 2013
本文編號(hào):3146134
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/yysx/3146134.html
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