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内容简介:
《盲信号处理:理论与实践(英文)》内容简介:BlindSignalProcessingTheoryandPracticenotonlyintroducesrelatedfundamentalmathematics,butalsoreflectsthenumerousadvancesinthefield,suchasprobabilitydensityestimation-basedprocessingalgorithms,underdeterminedmodels,complexvaluemethods,uncertaintyoforderintheseparationofconvolutivemixturesinfrequencydomains,andfeatureextractionusingIndependentComponentAnalysis(ICA).Attheendofthebook,resultsfromastudyconductedatShanghaiJiaoTongUniversityintheareasofspeechsignalprocessing,underwatersignals,imagefeatureextraction,datacompression,andthelikearediscussed.
Thisbookwillbeofparticularinteresttoadvancedundergraduatestudents,graduatestudents,universityinstructorsandresearchscientistsinrelateddisciplines.XizhiShiisaProfessoratShanghaiJiaoTongUniversity.
书籍目录:
Chapter1Introduction
1.1Introduction
1.2BlindSourceSeparation
1.3IndependentComponentAnalysis(ICA)
1.4TheHistoricalDevelopmentandResearchProspectofBlindSignalProcessing
References
Chapter2MathematicalDeionofBlindSignalProcessing
2.1RandomProcessandProbabilityDistribution
2.2EstimationTheory
2.3InformationTheory
2.4Higher-OrderStatistics
2.5PreprocessingofSignal
2.6ComplexNonlinearFunction
2.7EvaluationIndex
References
Chapter3IndependentComponentAnalysis
3.1ProblemStatementandAssumptions
3.2ContrastFunctions
3.3InformationMaximizationMethodofICA
3.4MaximumLikelihoodMethodandCommonLearningRule
3.5FastICAAlgorithm
3.6NaturalGradientMethod
3.7HiddenMarkovIndependentComponentAnalysis
References
Chapter4NonlinearPCA&FeatureExtraction
4.1PrincipalComponentAnalysis&InfinitesimalAnalysis
4.2NonlinearPCAandBlindSourceSeparation
4.3KernelPCA
4.4NeuralNetworksMethodofNonlinearPCAandNonlinearComplexPCA
References
Chapter5NonlinearICA
5.1NonlinearModelandSourceSeparation
5.2LearningAlgorithm
5.3ExtendedGaussianizationMethodofPostNonlinearBlindSeparation
5.4NeuralNetworkMethodforNonlinearICA
5.5GeneticAlgorithmofNonlinearICASolution
5.6ApplicationExamplesofNonlinearICA
References
Chapter6ConvolutiveMixturesandBlindDeconvolution
6.1DeionofIssues
6.2ConvolutiveMixturesinTime-Domain
6.3ConvolutiveMixturesAlgorithmsinFrequency-Domain
6.4Frequency-DomainBlindSeparationofSpeechConvolutiveMixtures
6.5BussgangMethod
6.6Multi-channelBlindDeconvolution
References
Chapter7BlindProcessingAlgorithmBasedonProbabilityDensityEstimation
7.1AdvancingtheProblem
7.2NonparametricEstimationofProbabilityDensityFunction
7.3EstimationofEvaluationFunction
7.4BlindSeparationAlgorithmBasedonProbabilityDensityEstimation
7.5ProbabilityDensityEstimationofGaussianMixturesModel
7.6BlindDeconvolutionAlgorithmBasedonProbabilityDensityFunctionEstimation
7.7On-lineAlgorithmofNonparametricDensityEstimation
References
Chapter8JointApproximateDiagonalizationMethod
8.1Introduction
8.2JADAlgorithmofFrequency-DomainFeature
8.3JADAlgorithmofTime-FrequencyFeature
8.4JointApproximateBlockDiagonalizationAlgorithmofConvolutiveMixtures
8.5JADMethodBasedonCayleyTransformation
8.6JointDiagonalizationandJointNon-DiagonalizationMethod
8.7NonparametricDensityEstimatingSeparatingMethodBasedonTime-FrequencyAnalysis
References
Chapter9ExtensionofBlindSignalProcessing
9.1BlindSignalExtraction
9.2FromProjectionPursuitTechnologytoNonparametricDensityEstimation-BasedICA
9.3Second-OrderStatisticsBasedConvolutiveMixturesSeparationAlgorithm
9.4BlindSeparationforFewerSensorsthanSources——UnderdeterminedModel
9.5FastlCASeparationAlgorithmofComplexNumbersinConvolutiveMixtures
9.6On-lineComplexICAAlgorithmBasedonUncorrelatedCharacteristicsofComplexVectors
9.7ICA-BasedWigner-VilleDistribution
9.8ICAFeatureExtraction
9.9ConstrainedICA
9.10ParticleFilteringBasedNonlinearandNoisyICA
References
Chapter10DataAnalysisandApplicationStudy
10.1TargetEnhancementinActiveSonarDetection
10.2ECGArtifactsRejectioninEEGwithICA
10.3ExperimentonUnderdeterminedBlindSeparationofASpeechSignal
10.4ICAinHumanFaceRecognition
10.5ICAinDataCompression
10.6IndependentComponentAnalysisforFunctionalMRIDataAnalysis
10.7SpeechSeparationforAutomaticSpeechRecognitionSystem
10.8IndependentComponentAnalysisofMicroarrayGeneExpressionDataintheStudyofAlzheimer'sDisease(AD)
References
Index
作者介绍:
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出版社信息:
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书籍摘录:
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原文赏析:
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其它内容:
编辑推荐
《盲信号处理:理论与实践(英文)》是由上海交通大学出版社出版的。
书籍介绍
《盲信号处理:理论与实践(英文)》内容简介:Blind Signal Processing Theory and Practice not only introduces related fundamental mathematics, but also reflects the numerous advances in the field, such as probability density estimation-based processing algorithms,underdetermined models, complex value methods, uncertainty of order in the separation of convolutive mixtures in frequency domains, and feature extraction using Independent Component Analysis (ICA). At the end of the book, results from a study conducted at Shanghai Jiao Tong University in the areas of speech signal processing, underwater signals, image feature extraction, data compression, and the like are discussed.
This book will be of particular interest to advanced undergraduate students,graduate students, university instructors and research scientists in related disciplines. Xizhi Shi is a Professor at Shanghai Jiao Tong University.
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书籍信息完全性:7分
网站更新速度:4分
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书籍清晰度:6分
书籍格式兼容性:5分
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如果不要钱就好了
- 网友 养***秋:
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:4分
主题深度:9分
文字风格:5分
语言运用:6分
文笔流畅:5分
思想传递:5分
知识深度:6分
知识广度:7分
实用性:8分
章节划分:7分
结构布局:7分
新颖与独特:7分
情感共鸣:9分
引人入胜:8分
现实相关:6分
沉浸感:8分
事实准确性:7分
文化贡献:3分