盲源分離理論與算法 [Theory and Algorithms of Blind Source Separation] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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梅鐵民 著

圖書標籤:

• 盲源分離
• 信號處理
• 機器學習
• 自適應濾波
• 統計信號處理
• 獨立成分分析
• ICA
• BSS
• 數字信號處理
• 模式識彆

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560630519

版次：1

商品編碼：11271386

包裝：平裝

外文名稱：Theory and Algorithms of Blind Source Separation

開本：16開

齣版時間：2013-04-01

用紙：膠版紙

頁數：160

字數：185000

正文語種：

編輯推薦

　　盲源信號分離是一種自適應信號處理技術。從神經網絡角度講，它是一種無監督學習過程，即根據某種評判準則，自適應地獲得信號處理網絡的權重，使係統逐步逼近所要求的狀態，從而實現信號分離。與盲源信號分離並行的另一個概念是獨立分量分析，兩者從不同側麵描述同一問題。盲源信號分離是從信號處理結果來看問題；而獨立分量分析是從信號處理過程來看問題，信號分離過程就是信號的統計獨立性最大化過程。
　　梅鐵民編著的《盲源分離理論與算法》從二階矩理論、高階纍積量理論和信息論三個方麵來闡述盲源信號分離的基本理論，從觀測信號的混閤模型（瞬時混閤、捲積混閤）齣發來介紹一些典型算法。

內容簡介

　　盲源信號分離理論是現代信號處理的重要前沿研究領域之一，在通信、語音處理、圖像處理、地震勘探、生物醫學、雷達及經濟數據分析等領域有著廣泛的應用。
　　梅鐵民編著的《盲源分離理論與算法》從二階矩理論、高階纍積量理論和信息論三個方麵來闡述盲源信號分離的基本理論，並從觀測信號的混閤模型（瞬時混閤、捲積混閤）齣發來介紹典型算法。
　　《盲源分離理論與算法》麵嚮具有一定信號處理基礎的學生和研究者。通過本書的學習，讀者能夠掌握盲源信號分離的基本理論、典型算法以及最新進展，快速進入該領域前沿開展研究工作。

作者簡介

　　梅鐵民，瀋陽理工大學，博士。2004——2005年，作為訪問學者應邀在澳大利亞五倫貢大學電子、計算機及通信工程學院從事盲源分離閤作研究工作，是澳大利亞國傢研究基金項目：Blind Separationof Convolutive Mixtures in the Subband Domain（ARC large GrantNo．A001 03052）的主要研究者。2007—201 0年在德國呂貝剋大學信號處理研究所做博士後研究工作，是兩項德國科學基金（DFG）項目的主要研究者：Blind Separation of Acoustic Sources in ReverberantEnvironments（Grant No．ME1170／1）：New Concepts for Listening—room Equalization（Grant No．MEl 1 70／3—1）。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 盲源信號分離研究的曆史與發展
1.2 盲源信號分離的研究對象
1.3 盲源信號分離的可行性
1.4 盲源信號分離算法的分類
1.5 盲源信號分離與獨立分量分析的關係
1.6 盲源信號分離與多輸入多輸齣係統盲解捲積的關係
第2章 信息論、神經網絡及高階統計量基礎知識
2.1 信息論
2.2 神經網絡
2.3 高階纍積量理論
2.4 自然梯度與相對梯度
2.5 盲分離算法計算量的比較
第3章 混閤模型與分離模型
3.1 瞬時混閤模型與分離模型
3.2 捲積混閤模型與分離模型
3.3 信號的非綫性混閤模型
3.4 從源信號到混閤信號的統計性質變化
3.5 盲分離算法性能指標
第4章 瞬時混閤信號盲分離的二階矩理論
4.1 兩個源信號的特例
4.2 一般性理論
第5章 基於去相關的盲信號分離算法
5.1 相關矩陣的非負定性及Hadamard不等式
5.2 基於去相關判據的一般算法
5.3 基於源信號非平穩性的簡化算法
5.4 基於去相關的盲信號分離算法的推廣
第6章 雙源信號盲分離的去相關算法
6.1 雙源信號盲分離迭代算法
6.2 算法的幾何解釋與收斂性分析
6.3 仿真實驗例子
第7章 相關矩陣特徵值分解盲分離算法
7.1 AMIJSE算法
7.2 廣義特徵值分解（GEI））盲分離算法
第8章 瞬時混閤信號盲分離的高階纍積量理論
8.1 可分性約束條件
8.2 基於高階纍積量的盲分離判據
第9章 對稱四階互纍積量矩陣聯閤對角化算法
9.1 目標函數與算法
9.2 參數氳難≡裎侍?
9.3 算法實現方麵的考慮
第10章 Comon算法
10.1 基本原理
10.2 Comon算法實現
第11章 JADE算法
11.1 模型
11.2 目標函數
11.3 纍積量矩陣與正交矩陣Q之間的關係
11.4 矩陣聯閤對角化
11.5 四階纍積量矩陣的特徵矩陣錶示
第12章 不動點ICA算法
12.1 不動點算法
12.2 不動點算法穩定性與收斂性分析
12.3 KMA與MIJK算法
第13章 瞬時混閤信號盲分離信息論理論與算法
13.1 基於信息論的自然梯度算法
13.2 非綫性激勵函數
13.3 最大似然估計算法
13.4 信息最大化算法（Informax）
第14章 信號不連續性最大化算法
14.1 信號的不連續性
14.2 目標函數與算法
14.3 重疊矩陣及其近似對角化
第15章 瞬時混閤信號盲分離的頻域算法
15.1 純頻域算法
15.2 半時域半頻域算法
第16章 基於二階矩的捲積混閤信號時域盲分離理論與算法
16.1 捲積混閤信號盲分離的去相關理論
16.2 基於去相關的盲信號分離算法
16.3 仿真實驗例子
16.4 本章小結
第17章 基於高階纍積量的捲積混閤信號盲分離理論與算法
17.1 基於高階纍積量的盲分離判據
17.2 基於高階纍積量的捲積混閤信號盲分離算法
17.3 仿真實驗例子
第18章 功率譜密度矩陣聯閤對角化與捲積混閤信號盲分離
18.1 功率譜密度矩陣聯閤對角化原理
18.2 基於功率譜密度矩陣聯閤對角化的盲分離算法
18.3 仿真實驗例子
18.4 本章小結
第19章 基於信息論的捲積混閤信號頻域盲分離算法
19.1 混閤模型與分離模型
19.2 自然梯度算法的幾種推廣形式
19.3 基於Kullback-Leibler散度的捲積混閤信號盲分離算法
19.4 與其他算法的比例
19.5 仿真實驗例子
參考文獻

精彩書摘

　　1．1 盲源信號分離研究的曆史與發展
　　盲源信號分離（BSS：Blind Sotlrce Separat．ion）是現代信號處理的重要前沿研究領域之一，在信號處理的各個領域有著十分廣泛的應用。盲源信號分離是指從觀測到的多源混閤信號中分離並恢復齣相對獨立的源信號的過程。通常情況下，這些源信號中包含著有用的信息，但是又不能直接地觀測到它們，因此對這些源信號進行分離顯得特彆重要。所謂“盲”是指對源信號及混閤過程知之甚少，可利用的信息隻有觀測到的混閤信號。但可以對源信號及混閤過程做一些基本假設，諸如源信號相互間的統計獨立性、不相關性，源信號本身的統計分布特性、平穩與非平穩性，混閤矩陣的非奇異性等，從而使盲源信號分離成為可能。
　　盲源信號分離是一種自適應信號處理技術，是一種無監督學習過程，即根據某種評判準則，自適應地獲得信號處理網絡的權重，使係統逐步逼近所要求的狀態，從而實現信號分離。因此，盲源信號分離是自適應信號處理的一個重要組成部分。
　　盲源信號分離，當時也稱為獨立分量分析（ICA：Independent ComponcntAna．1ysis），最早由H巨rault和Juttcn等人在1985年提齣。隨後，Jutten、Comon和Cardoso等法國學者陸續發錶瞭一些論文，但當時並沒有得到重視。直到1991年，由於丁utten、Comon和Sorouchvari等人的三篇論文在歐洲《Signal Proeessing》上同時發錶，纔使盲源信號分離在數字信號處理與神經網絡領域産生瞭重要影響，並引起有關學者的廣泛關注。事實上，捲積混閤信號盲分離問題最早甚至可以追溯到widr。w等人的工作。widrow等人提齣的自適應噪聲抵消問題（ANC）是目前所研究的捲積混閤信號盲分離問題的一個特例。目前盲源信號分離理論已經在通信、語音處理、圖像處理、地震勘探、生物醫學、雷達及經濟數據分析等領域得到廣泛應用。
　　1．2 盲源信號分離的研究對象
　　在信號測量中，在多個源信號同時存在且用多個傳感器同時測量的情況下，由傳感器所獲得的觀測信號是所有源信號共同作用的結果，即觀測信號是所有源信號的一個函數，此時稱觀測信號是源信號的混閤信號。如果觀測信號與源信號（包括源信號的各階時間延遲）之間構成綫性關係，則稱這種混閤過程為綫性混閤過程；反之，如果觀測信號與源信號（包括源信號的各階時間延遲）之間構成非綫性關係，則稱這種混閤過程為非綫性混閤過程。另外，混閤係統既可以是有記憶係統，也可以是無記憶係統。無記憶混閤係統輸齣的當前值隻與源信號的當前值有關，而與源信號的過去值無關，這樣的混閤係統又稱為瞬時（綫性）混閤係統；反之，有記憶混閤係統的輸齣不僅與輸入源信號的當前值有關，而且與源信號的過去值有關，這樣的混閤係統也稱為捲積（綫性）混閤係統。
　　在對觀測到的混閤信號進行多源信號分離時，如果各個源信號及混閤過程均未知，則這個多源信號分離問題就構成盲源信號分離問題。
　　目前研究較多的是瞬時混閤係統和捲積混閤係統的輸齣信號分離問題。此外，非綫性混閤係統的研究也引起越來越多的關注。
　　例如，在多個聲源同時存在的情況下，用麥剋風陣列進行信號測量時，如果忽略麥剋風的非綫性特性，則麥剋風的輸齣信號為綫性混閤信號；如果麥剋風的非綫性特性不能忽略，則觀測信號為非綫性混閤信號。此外，如果是在室內錄音，房間混響效應不能忽略，此時房間作為信號的傳輸通道，是一個有記憶混閤係統，因此觀測到的信號為捲積混閤信號。即使在室外錄音，雖然不存在房間混響效應，但是如果聲源到各個傳感器的時間延遲不能忽略，那麼這時信號的傳輸係統也是一個有記憶混閤係統；反之，如果時間延遲可以忽略，則傳輸係統是無記憶混閤係統。
　　……

前言/序言

《萬象之聲：探索現代信號處理的邊界》 在紛繁復雜的信息洪流中，我們常常麵臨一個挑戰：如何從交織纏繞的信號流中，精準地分離齣我們真正想要關注的聲音？從嘈雜的市井街頭，到浩瀚宇宙的無綫電波；從腦海深處微弱的腦電信號，到精密儀器采集的各種數據，信息之間往往糾纏不清，難以區分。傳統信號處理方法往往需要對信號源的先驗知識，例如信源的統計特性、傳播路徑等，纔能進行有效的分解。然而，在現實世界的許多應用場景中，這些先驗信息往往是缺失的，甚至是不存在的。這時，我們就需要一種更加強大、更具普遍性的方法來應對挑戰。 《萬象之聲：探索現代信號處理的邊界》一書，正是為解決這一前沿性難題而生。它將帶領讀者一同深入探究現代信號處理領域一個極具魅力且充滿挑戰的分支——非監督信號源分離。本書不依賴於任何關於信號源的先驗知識，僅憑觀測到的混閤信號，便能智能地將原始的獨立信號源逐一“打撈”齣來。這就像一位高明的音樂指揮傢，即使隻聽到樂隊閤奏齣的交響樂，也能憑著對樂器音色和演奏風格的敏銳洞察，將小提琴、大提琴、鋼琴、長笛等各自的鏇律清晰地分辨齣來。 本書的內容深度與廣度兼具，旨在為不同背景的讀者提供一條清晰的學習路徑。從最基礎的信號處理概念入手，循序漸進地引入非監督信號源分離的核心思想。我們將從統計信號處理的視角齣發，探討如何利用信號的統計特性（如獨立性、高階統計量等）來區分不同的信號源。讀者將瞭解，即使是不同信號源擁有相似的統計均值和方差，它們的高度非高斯性或相互獨立性，也能夠成為分離的關鍵綫索。 隨後，本書將重點介紹目前在非監督信號源分離領域最受關注和最有效的兩種基本模型：綫性混閤模型和非綫性混閤模型。對於綫性混閤模型，我們將詳細闡述其數學框架，並介紹一係列經典的分離算法，包括但不限於： 獨立成分分析（ICA）：這是本書的重頭戲之一。我們將深入剖析ICA的核心原理，講解如何通過最大化信號的非高斯性或最小化信號間的互信息來找到分離矩陣。讀者將學習到多種ICA算法，如FastICA、Infomax、JADE等，理解它們各自的優缺點以及適用場景。我們會用生動的例子說明，如何通過ICA從嘈雜的語音信號中提取齣清晰的對話，或者從混閤的腦電信號中分離齣特定的大腦活動區域。 主成分分析（PCA）：雖然PCA主要關注信號的方差最大化，但它也是一個重要的降維和預處理工具，有時也能作為信號分離的初步步驟。我們將探討PCA在特定情況下的應用，並將其與ICA進行對比，闡明它們在信號分離任務中的不同側重點。 非負矩陣分解（NMF）：在許多實際應用中，信號的能量或強度是非負的。NMF提供瞭一種在非負約束下進行矩陣分解的方法，這使得它在音頻信號分離、文本主題模型等領域錶現齣色。本書將詳細講解NMF的算法原理，以及如何將其應用於信號源的分離。 稀疏成分分析（SCA）：當信號源在某個變換域（如傅裏葉域、小波域）錶現齣稀疏性時，SCA能夠有效地將其分離。我們將探討不同稀疏性度量的定義，以及基於稀疏性約束的SCA算法。 對於更為復雜的非綫性混閤模型，本書將提供更為深入的探討。我們將介紹如何利用核方法（Kernel Methods），如核ICA，來處理非綫性混閤。此外，我們還將關注深度學習在信號源分離領域的最新進展。讀者將學習到如何設計和訓練深度神經網絡（DNNs），例如捲積神經網絡（CNNs）和循環神經網絡（RNNs），來實現高精度的非綫性信號分離。本書將詳細解析各類深度學習模型在語音分離、圖像修復、醫療信號處理等場景下的成功應用案例，並探討其背後的理論基礎。 除瞭理論講解，本書還極其重視算法的實現與應用。我們將在書中提供詳細的算法僞代碼，並推薦使用流行的開源科學計算庫（如NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch等）來輔助讀者進行算法的實現和驗證。本書將貫穿大量的實際案例研究，涵蓋以下領域： 語音信號處理：在多人交談的會議室、嘈雜的酒吧、或者嘈雜的電話通信中，分離齣目標說話人的聲音是一項極具挑戰性的任務。本書將詳細講解如何運用各種分離技術來解決“雞尾酒會效應”問題，提高語音識彆和語音增強的效果。 圖像信號處理：例如，在醫學影像中，我們可能需要從混閤的傳感器信號中分離齣不同組織的特徵；在遙感圖像中，分離齣不同地物的光譜信息。本書將探討如何將信號源分離技術應用於圖像的去噪、增強和特徵提取。 腦電圖（EEG）/腦磁圖（MEG）信號分析：腦電信號是研究大腦活動的重要工具，但通常會受到多種僞跡（如眼動、肌肉活動、電源綫乾擾）的汙染。本書將介紹如何利用盲源分離技術來去除這些僞跡，從而更準確地分析大腦的神經活動。 金融時間序列分析：從復雜的金融市場數據中，分離齣獨立驅動不同資産價格變動的潛在因素，對於風險管理和投資策略的製定至關重要。本書將探討如何應用分離技術來揭示金融市場的潛在結構。 通信係統：在無綫通信中，來自不同用戶的信號可能會相互乾擾。本書將介紹如何利用分離技術來提高信道的容量和通信的可靠性。 本書的另一大特色在於，它不僅僅局限於介紹已有的算法，更將引導讀者理解算法背後的思想精髓，並激發讀者進行創新性研究。我們將深入探討分離算法的收斂性、魯棒性、計算復雜度等關鍵性能指標，並分析不同算法在不同噪聲和混閤模型下的錶現差異。本書還將討論一些當前研究的熱點和前沿方嚮，例如： 在綫/實時信號源分離：如何在數據流不斷産生的情況下，實時地進行信號源分離。 低秩混閤模型：在某些情況下，混閤矩陣本身可能具有特殊的結構，如低秩性，這可以提供額外的先驗信息來輔助分離。 具有噪聲的盲源分離：現實世界中，觀測到的信號往往同時受到噪聲的汙染，如何在這種情況下仍能有效地進行分離。 半監督與監督信號源分離：在部分已知信息的情況下，如何進一步提高分離性能。 多模態信號源分離：當來自不同傳感器或不同通道的信號以不同的方式混閤時，如何進行分離。 《萬象之聲：探索現代信號處理的邊界》一書，將不僅僅是一本技術手冊，更是一次思維的啓迪之旅。我們希望通過本書，讓讀者深刻理解盲源分離的強大力量，掌握分析和解決復雜信號問題的核心工具，並最終能夠將這些知識融會貫通，應用於自己所處的各個領域，破解現實世界中的“萬象之聲”。無論您是信號處理領域的初學者，還是有經驗的研究人員，都能從中獲得寶貴的知識和靈感。讓我們一同開啓這場探索未知信號世界的精彩旅程！

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題就充滿瞭挑戰性和吸引力，讓我忍不住想要一探究竟。我猜測，它一定涵蓋瞭從基礎理論到前沿算法的完整梳理。對於我這樣一個對信號處理略有瞭解但又非專業人士來說，這本書的齣現就像是一場及時雨。我迫不及待地想知道，書中是如何將抽象的數學理論，轉化為解決實際問題的有效工具。我期待著書中能夠詳細講解各種盲源分離算法的數學原理，比如最大似然估計、貝葉斯推斷等，並提供清晰的算法流程圖和僞代碼，方便讀者理解和實現。同時，我也相信，這本書不會僅僅停留在理論層麵，而是會深入探討這些算法在不同應用場景下的錶現，例如在通信、生物醫學、金融等領域的實際應用。我會仔細研究書中關於算法的比較和分析，瞭解它們各自的優勢和局限性，以及如何根據具體問題選擇最閤適的算法。這本書的價值在於，它能夠幫助讀者建立起對盲源分離技術的全麵認識，並為其在實際工作中解決復雜信號處理問題提供理論指導和技術支持。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的書名所深深吸引，它預示著一場關於“解開混閤”的智力冒險。我猜想，這本書不僅僅是對理論的堆砌，更是對算法的精煉和創新。我期待著它能係統地介紹盲源分離的各種數學模型，從綫性混閤模型到更復雜的非綫性模型，以及與之配套的求解方法。我尤其對書中關於信息論和統計學在盲源分離中的應用部分充滿興趣，比如如何利用互信息、熵等概念來指導分離過程。同時，我也相信，這本書會重點介紹一些經典的盲源分離算法，如FastICA、JADE等，並對它們的優缺點進行深入的分析和比較。更重要的是，我期待書中能夠展示一些現代的、具有創新性的算法，例如基於深度學習的盲源分離方法，以及它們在實際應用中的突破性進展。這本書的齣現，無疑將為我提供一個全麵、深入瞭解盲源分離領域的絕佳機會，幫助我掌握前沿的技術，並激發我在這領域的進一步研究和探索。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名本身就帶著一種神秘感，如同在黑暗中摸索，試圖將交織在一起的聲音分辨開來。我一直對這種“盲”的藝術充滿好奇，它似乎能揭示一些隱藏在錶象之下的真相。拿到這本書，我首先被它嚴謹的排版和清晰的目錄所吸引。雖然我並不是該領域的專傢，但目錄中的一些關鍵詞，如“獨立成分分析”、“非負矩陣分解”、“時頻分析”等，立刻勾起瞭我深入探索的興趣。我猜想，這本書一定係統地梳理瞭盲源分離的各種理論基礎，從統計學、信息論的角度齣發，為理解這一復雜問題打下堅實的基礎。同時，我相信書中對各種算法的介紹也不會流於錶麵，而是會深入到算法的原理、推導過程，甚至是它們在不同場景下的優劣分析。我期待著書中能夠呈現一些經典的算法，例如FastICA，以及那些在實際應用中錶現齣色的新興算法。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇通往數據“解耦”世界的大門，讓我對如何從混閤信號中提取齣有用的信息有瞭更深刻的認識。它就像一位經驗豐富的嚮導，引領我在信號處理的迷宮中找到方嚮，理解那些隱藏在嘈雜背後的清晰聲音。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受是，它不僅僅是一本枯燥的教科書，更像是一場思維的盛宴。從我粗略翻閱的章節來看，它以一種非常係統化的方式，將盲源分離這個看似高深的領域，分解成一個個易於理解的模塊。我尤其對其中關於“獨立性度量”和“去相關”的章節産生瞭濃厚的興趣。我知道，在信號處理中，獨立性是盲源分離的核心概念之一，而這本書顯然對此進行瞭深入的探討。我想象著書中會詳細解釋各種度量指標，比如負熵、互信息等，以及它們是如何被用來衡量信號之間的獨立程度的。同時，我也期待書中能介紹各種算法在實際應用中的成功案例，例如在音頻處理中分離不同說話人的聲音，或者在醫學影像中去除噪聲。這種理論與實踐的結閤，無疑能讓讀者更直觀地理解盲源分離的強大之處。這本書的價值不僅僅在於它提供瞭大量的理論知識和算法，更在於它能夠激發讀者對數據本質的思考，以及對信息處理技術創新的渴望。我預感，這本書將是我在信號處理領域探索道路上的一位得力助手，它將幫助我更好地理解和運用盲源分離技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，透露齣一種專業和嚴謹的氣息。從我初步的瞭解來看，這本書的主題——盲源分離，是一個非常吸引人的領域，它涉及到如何在缺乏先驗信息的情況下，從混閤信號中分離齣獨立的原始信號。我猜想，這本書會從最基礎的數學原理入手，例如綫性代數、概率論和統計學，為讀者構建起理解盲源分離的理論框架。我尤其期待書中能夠深入講解獨立成分分析（ICA）及其各種變種算法，例如FastICA、Infomax等，並詳細分析它們的收斂性和魯棒性。同時，我也相信，這本書會介紹一些非統計學方法，如非負矩陣分解（NMF）等，以提供更全麵的視角。我希望書中能夠包含大量的圖示和案例分析，例如在音頻信號處理中分離人聲和背景音樂，或者在圖像處理中去除噪聲和僞影。這些具體的例子，將有助於讀者更好地理解抽象的理論概念，並將其應用於實際問題。這本書無疑將成為我深入學習和掌握盲源分離技術的寶貴參考資料。

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書本內容比較容易理解，質量一般

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還算可以吧。。。。。。。。。。。

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好

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好

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適閤在這方麵做研究的,介紹的內容比較廣泛和前沿，但是介紹得不夠詳細，需要參考彆的資料纔能看懂,，本以為有可用的matlab代碼的，也沒有。

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還行 價格便宜還行 價格便宜還行 價格便宜

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