自適應(yīng)盲信號(hào)與圖像處理

　　內(nèi)容簡(jiǎn)介目錄本書(shū)主要內(nèi)容有：·從理論和實(shí)際的觀點(diǎn)、介紹了大量的盲信號(hào)處理的技術(shù)和算法·提出了50多個(gè)簡(jiǎn)化算法、這些算法很容易由讀者修改以利于解決他們的實(shí)際問(wèn)題·提供了許多圖解的實(shí)例、計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果、圖表及概念模型譯者序 盲信號(hào)處理（BSP）是目前信號(hào)處理中最熱門(mén)的新興技術(shù)之一， 它具有穩(wěn)定的理論基礎(chǔ)和許多方面的應(yīng)用潛力. 事實(shí)上， BSP已成為重要的研究課題， 并在許多領(lǐng)域得到發(fā)展， 尤其是在雷達(dá). 聲吶. 遙感. 通信系統(tǒng). 噪聲控制. 醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域. 盲信號(hào)處理技術(shù)在我軍尤其是海軍新軍事裝備中的推廣應(yīng)用必將大大提高該裝備在信息作戰(zhàn)條件下的戰(zhàn)術(shù)技術(shù)性能. 盲信號(hào)處理技術(shù)原則上不利用任何訓(xùn)練數(shù)據(jù)， 也沒(méi)有關(guān)于卷積. 濾波. 混合系統(tǒng)參數(shù)的先驗(yàn)知識(shí). BSP包括三個(gè)主要方向， 盲信號(hào)分離和提取. 獨(dú)立分量分析（ICA）以及多通道盲解卷積和均衡， 它們是本書(shū)的主要內(nèi)容. 本書(shū)從理論和實(shí)踐的角度提供了自適應(yīng)盲信號(hào)處理技術(shù)和算法的廣泛內(nèi)容， 其主要目的是推導(dǎo)和介紹在實(shí)踐中工作良好的有效. 簡(jiǎn)單的自適應(yīng)算法， 并盡量以通用或靈活的方式介紹概念. 模型和算法， 以便能在特殊應(yīng)用中采用這些方法和算法. 由于盲信號(hào)處理技術(shù)是一種新興的并正在不斷發(fā)展的技術(shù)， 其專(zhuān)著在國(guó)內(nèi)外極為少見(jiàn). 本書(shū)原著者都是在盲信號(hào)處理技術(shù)方面有很深造詣并做出了重大貢獻(xiàn)的學(xué)者. 他們將自己研究的成果及許多散見(jiàn)在許多科學(xué)雜志和國(guó)際會(huì)議論文集上的研究結(jié)果系統(tǒng)地收集起來(lái)， 并以統(tǒng)一的格式在本書(shū)中加以介紹， 并在書(shū)后附有一千多篇參考文獻(xiàn). 因此， 我們特將此書(shū)翻譯成中文介紹給廣大讀者. 本書(shū)中譯本的出版必將推動(dòng)我國(guó)盲信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展和推廣應(yīng)用. 本書(shū)適合于高年級(jí)的本科生. 研究生以及從事雷達(dá). 聲吶. 噪聲控制. 通信. 電子. 計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員閱讀. 本書(shū)第1. 2. 11. 12. 13. 14章由章林柯博士負(fù)責(zé)翻譯， 第3. 4. 5. 6章由唐勁松教授負(fù)責(zé)翻譯， 第7. 8. 9. 10章由吳正國(guó)教授負(fù)責(zé)翻譯并負(fù)責(zé)全書(shū)統(tǒng)稿. 本書(shū)還特別邀請(qǐng)?jiān)诿ば盘?hào)處理領(lǐng)域取得了許多重要成果的張麗清博士主審. 提供譯稿的還有歐陽(yáng)華. 石敏. 李輝. 趙申?yáng)|. 金廣文. 湯智胤等人. 譯者特別感謝原著者親自為本書(shū)作序， 感謝張麗清博士對(duì)本書(shū)的認(rèn)真審校及所提出的許多寶貴意見(jiàn). 《海軍新軍事變革叢書(shū)》編委會(huì). 電子工業(yè)出版社的各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)和編輯為本書(shū)的出版也付出了辛勤的勞動(dòng)， 借此機(jī)會(huì)， 一并表示我們誠(chéng)摯的謝意. 本書(shū)由于篇幅較大. 內(nèi)容涉及面廣， 加之時(shí)間倉(cāng)促. 譯者水平有限， 錯(cuò)誤和不妥之處在所難免， 懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正.作譯者簡(jiǎn)介 Andrzej CICHOCKI博士， 日本Riken腦科學(xué)研究所高級(jí)腦信號(hào)處理研究室主任. Shun-ichi AMARI博士， 日本Riken腦科學(xué)研究所所長(zhǎng).前言 盲信號(hào)處理（BSP）是目前新出現(xiàn)的技術(shù)研究領(lǐng)域， 它有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和許多潛在的應(yīng)用. 在不知道傳輸信道特征和真實(shí)源信號(hào)的情況下， 從傳感器陣列中分離或提取源信號(hào)的問(wèn)題可以表述為盲源分離（BSS）或相關(guān)的廣義分量分析（GCA）方法， 這些方法包括獨(dú)立分量分析（ICA）（及其擴(kuò)展）. 稀疏分量分析（SCA）. 非負(fù)矩陣因式分解（NMF）. 時(shí)頻分量分析（TFCA）和多通道盲解卷積（MBD）. 但是， BSP并不僅限于ICA或BSS. 當(dāng)傳播系統(tǒng)的信息及其輸入受到限制或未知時(shí)使用BSP， 我們的目的在于發(fā)現(xiàn)和證實(shí)支配輸入（未知量）和輸出（觀測(cè)量）之間的關(guān)系的規(guī)律或準(zhǔn)則. BSP包含了許多重要的問(wèn)題， 像未知系統(tǒng)信道的盲辨識(shí)， 或?qū)⑿盘?hào)適當(dāng)分解為基本的潛在的（隱藏）分量， 這些分量不一定總是能夠代表真實(shí)的源信號(hào)， 但是能代表真實(shí)源信號(hào)的特征或是子分量. 一本書(shū)被翻譯成另外一種語(yǔ)言表明這本書(shū)具有重要的影響力. 鑒于一大批優(yōu)秀和熱心的中國(guó)學(xué)者對(duì)這一新興的領(lǐng)域感興趣并致力于對(duì)它的研究， 我們很高興我們的書(shū)被譯成中文. 我們尤其要感謝本書(shū)的中譯本的譯者吳正國(guó)教授. 唐勁松教授及其翻譯組和審閱者張麗清教授， 張教授同時(shí)為本書(shū)一些章節(jié)（特別是第9章到第11章）貢獻(xiàn)了許多研究成果. 本書(shū)受到了讀者好評(píng)的另一征兆是， 在2003年4月本書(shū)做了重要修訂和勘誤并進(jìn)行了第二次印刷后， 出版社還希望出版新的版本. 并且， 最近兩年我們很幸運(yùn)地從同行. 合作者和讀者中收到了令人興奮的反饋. 知道如此多的人們欣賞本書(shū)， 更重要的是知道他們使用本書(shū)后解決了他們自己的實(shí)際問(wèn)題， 這是令人振奮的. 我們非常歡迎聽(tīng)到鼓勵(lì)的話和批評(píng)意見(jiàn)， 這其中包括極少數(shù)的印刷錯(cuò)誤和其他錯(cuò)誤. 很高興借這個(gè)機(jī)會(huì)感謝那些抽出時(shí)間閱讀本書(shū)， 并與我們共同分享他們對(duì)本書(shū)的思考結(jié)果的每一位讀者：他們對(duì)我們工作給予了莫大的幫助. 同時(shí)感謝對(duì)本書(shū)的不同章節(jié)和相關(guān)軟件包ICALAB（見(jiàn)http：／／www. bsp. brain. riken. jp／ICALAB）通過(guò)電子郵件給出評(píng)述的上百位讀者. 在最近幾年中， 許多中國(guó)科學(xué)家和研究者對(duì)獨(dú)立分量分析. 稀疏分量分析. 盲源分離和多通道盲解卷積和均衡的發(fā)展做出了卓越的貢獻(xiàn). 讓我們介紹其中的幾位：上海交通大學(xué)的張麗清教授， 廣州華南理工大學(xué)的李遠(yuǎn)清教授. 謝勝利教授， 香港中文大學(xué)的徐雷教授和王鈞教授， 中國(guó)臺(tái)灣清華大學(xué)的Chong-Young Chi教授， 東南大學(xué)的何振亞教授， 西安電子科技大學(xué)的張賢達(dá)教授， 復(fù)旦大學(xué)的陳天平教授， 美國(guó)圣母大學(xué)的Rueywen Liu教授. 許多在海外工作的杰出的中國(guó)研究者也對(duì)該領(lǐng)域做出了貢獻(xiàn)， 他們有Lang Tong， Yingbo Hua， Zhi Ding和Sun-Yuan Kung. 這份名單當(dāng)然應(yīng)該更長(zhǎng)并包括許多年輕的中國(guó)研究者， 但是篇幅有限， 就無(wú)法在這里列舉所有對(duì)該領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)的中國(guó)科學(xué)家了. 這在1300多篇參考文獻(xiàn)中可以集中體現(xiàn)出來(lái). 和英文版一樣， 如果中國(guó)讀者能夠發(fā)現(xiàn)這本書(shū)信息量飽滿(mǎn). 能夠啟發(fā)思考. 激勵(lì)學(xué)習(xí)并充滿(mǎn)挑戰(zhàn)性， 我們的目的也就達(dá)到了. Andrzej CICHOCKI， Shun-ichi AMARI 東京， 2004年11月15日 信號(hào)處理一直在科學(xué). 技術(shù)以及諸如計(jì)算機(jī)斷層掃描（包括PET. fMR. IEEG／MEG. 光學(xué)記錄儀）. 無(wú)線通信. 數(shù)碼相機(jī). 高清晰度電視等新系統(tǒng)的發(fā)展中扮演著十分重要的角色. 隨著對(duì)記錄和可視系統(tǒng)的質(zhì)量與可靠性要求的提高， 信號(hào)處理將扮演更重要的角色. 盲信號(hào)處理（BSP）是目前信號(hào)處理中最熱門(mén)的新興學(xué)科之一， 它具有可靠的理論基礎(chǔ)和許多方面的應(yīng)用潛力. 事實(shí)上， BSP已成為重要的研究課題， 并在許多領(lǐng)域得到發(fā)展， 尤其是在生物醫(yī)學(xué)工程. 醫(yī)學(xué)成像. 語(yǔ)音增強(qiáng). 遙感. 通信系統(tǒng). 地震探測(cè). 地球物理學(xué). 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué). 數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域. 盲信號(hào)處理技術(shù)原則上不利用任何訓(xùn)練數(shù)據(jù)， 也沒(méi)有關(guān)于卷積. 濾波. 混合系統(tǒng)參數(shù)的先驗(yàn)知識(shí). BSP包括三個(gè)主要方向：盲信號(hào)分離和提取. 獨(dú)立分量分析（ICA）以及多通道盲解卷積和均衡， 這是本書(shū)的主要內(nèi)容. 在這些領(lǐng)域近年來(lái)的研究成果是啟發(fā)式的概念和思想與嚴(yán)格的理論和實(shí)驗(yàn)的完美組合. 不同領(lǐng)域的研究者通常對(duì)BSP的不同方面感興趣. 例如， 神經(jīng)科學(xué)家和生物學(xué)家對(duì)無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)的具有生物意義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展感興趣. 另一方面， 他們需要能從被大量的噪聲和干擾污染的混合生物醫(yī)學(xué)源信號(hào)中分離并提取出有用信息的可靠的方法和技術(shù)， 例如， 利用非侵入的方法記錄人類(lèi)大腦的活動(dòng)（如利用EEG或MEG）， 以便了解大腦具有感覺(jué). 識(shí)別. 存儲(chǔ). 回憶模式以及包括聯(lián)想. 抽象. 泛化等重要學(xué)習(xí)方式的能力. 第二類(lèi)研究群體：工程師和計(jì)算機(jī)科學(xué)家， 主要是對(duì)可能用VLSI技術(shù)的硬件和計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單模型感興趣， 而建立這種簡(jiǎn)單模型的目的是為實(shí)際的工程和科學(xué)應(yīng)用建立一套靈活. 有效的算法. 第三類(lèi)研究群體：數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家， 他們的興趣在于研究基礎(chǔ)理論， 以便理解提出的算法的機(jī)理. 特征和功能， 并將之推廣到更復(fù)雜的模型中去. 各群體間的相互作用促進(jìn)了BSP這種多學(xué)科交叉研究取得的實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展， 并且各群體互惠互利. 圍繞BSP建立起來(lái)的理論十分廣泛， 其應(yīng)用是多方面的， 我們當(dāng)然不可能在本書(shū)中覆蓋所有領(lǐng)域. 我們選擇了能反映我們的背景和近十年來(lái)我們自己在該領(lǐng)域的研究興趣和結(jié)果的內(nèi)容. 我們只是想對(duì)其他關(guān)于BSP的書(shū)進(jìn)行補(bǔ)充， 而并非要與它們競(jìng)爭(zhēng). 本書(shū)從理論和實(shí)踐的角度提供了自適應(yīng)盲信號(hào)處理技術(shù)和算法的廣泛內(nèi)容， 其主要目的是推導(dǎo)和介紹對(duì)處理實(shí)際數(shù)據(jù)工作具有良好效果且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的自適應(yīng)算法. 事實(shí)上， 本書(shū)中討論的大部分算法已在MAT-LAB中實(shí)現(xiàn)， 并得到了廣泛的驗(yàn)證. 我們盡量以通用或靈活的方式介紹概念. 模型和算法以激勵(lì)讀者在理解新方法上具有創(chuàng)新性， 并能在他們的特殊應(yīng)用中采用這些方法和算法. 本書(shū)既是一本教科書(shū)， 又是一本專(zhuān)著. 說(shuō)它是一本教科書(shū)， 是因?yàn)樗鼘?duì)BSP的基本模型和算法做了詳細(xì)的介紹. 它同時(shí)又是一本專(zhuān)著， 是因?yàn)樗岢隽艘恍┬碌慕Y(jié)論和思想并進(jìn)一步發(fā)展和解釋現(xiàn)有算法. 這些內(nèi)容第一次被收集在一起， 并以圖書(shū)的形式發(fā)表. 而且， 先前零散發(fā)表在許多科學(xué)雜志和國(guó)際會(huì)議論文集上的研究結(jié)果被系統(tǒng)地收集， 并以統(tǒng)一的格式在本書(shū)中加以介紹. 由于該書(shū)雙重的特點(diǎn)， 它適合于高年級(jí)的本科生. 研究生以及從事生物醫(yī)學(xué)工程. 通信. 電子. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 財(cái)政. 經(jīng)濟(jì). 最優(yōu)化. 地球物理學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域研究的工程師. 科學(xué)家閱讀. 而且， 本書(shū)也適合從事不同科學(xué)領(lǐng)域的研究者閱讀， 因?yàn)闀?shū)中包括大量有利于他們做進(jìn)一步研究的結(jié)果和概念. 可按順序閱讀此書(shū)， 但也并不必要， 因?yàn)槊恳徽鹿?jié)是相對(duì)獨(dú)立的. 盡可能少地交叉引用. 因此， 建議自由瀏覽本書(shū).序言 進(jìn)入21世紀(jì)， 一場(chǎng)世界性的新軍事變革以前所未有的深度和廣度迅猛發(fā)展. 這場(chǎng)變革以信息技術(shù)的飛速發(fā)展為直接動(dòng)力， 以軍事技術(shù)的變革. 軍事理論的創(chuàng)新和軍隊(duì)體制結(jié)構(gòu)的調(diào)整改革為核心內(nèi)容， 目標(biāo)是把工業(yè)時(shí)代的機(jī)械化軍隊(duì)建設(shè)成為信息時(shí)代的信息化軍隊(duì)， 使戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)加速向信息化演變. 因此， 新軍事變革是軍事領(lǐng)域一次新的歷史性飛躍， 在世界軍事史上具有劃時(shí)代的意義. 黨的十六大報(bào)告明確指出， 國(guó)防和軍隊(duì)建設(shè)要"適應(yīng)世界軍事變革的趨勢(shì)"， "努力完成機(jī)械化和信息化建設(shè)的雙重歷史任務(wù)". 新軍事變革的深入發(fā)展， 已經(jīng)深刻改變了世界軍事領(lǐng)域的面貌. 認(rèn)真研究它的內(nèi)在規(guī)律， 探索信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的制勝之道， 實(shí)現(xiàn)我軍現(xiàn)代化建設(shè)的跨越式發(fā)展， 是我們面臨的現(xiàn)實(shí)而緊迫的歷史性任務(wù). 面對(duì)新軍事變革的浪潮， 我們必須更新思想觀念， 開(kāi)闊視野， 時(shí)刻關(guān)注世界軍事領(lǐng)域發(fā)生的深刻變化， 準(zhǔn)確預(yù)測(cè)世界軍事發(fā)展的趨勢(shì)， 從我國(guó)的國(guó)情軍情出發(fā)， 牢牢把握軍事變革的方向， 加速推進(jìn)中國(guó)特色的軍事變革， 不斷提高人民海軍現(xiàn)代化作戰(zhàn)能力. 古人云：兵者， 國(guó)之大事. 死生之地， 存亡之道， 不可不察. 中國(guó)是瀕海大國(guó)， 海上方向的防御是國(guó)防的重要組成部分. 建設(shè)一個(gè)強(qiáng)大的國(guó)防， 建設(shè)一支強(qiáng)大的海軍， 關(guān)系到民族的榮辱和國(guó)家的興衰. 中國(guó)近代屢遭列強(qiáng)來(lái)自海上的侵略， 幾乎所有的重要港口. 島嶼和沿海地區(qū)， 都曾受到外敵蹂躪. 慘痛的歷史告誡我們， 軍事上落后必然使國(guó)家遭受恥辱， 沒(méi)有海上安全就沒(méi)有國(guó)家安全. 海軍是一個(gè)國(guó)際性戰(zhàn)略軍種， 擔(dān)負(fù)著維護(hù)國(guó)家海洋權(quán)益. 保衛(wèi)國(guó)家海上安全的重要使命. 我們必須看到， 在世界性新軍事變革中， 戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)已經(jīng)發(fā)生了深刻變化， 海軍的作戰(zhàn)和建設(shè)也出現(xiàn)了一系列新的特點(diǎn). 對(duì)此， 我們應(yīng)在密切關(guān)注的同時(shí)， 深入研究信息化條件下的海軍作戰(zhàn)思想. 武器裝備. 體制編制. 教育訓(xùn)練和后勤保障， 發(fā)展和創(chuàng)新海軍作戰(zhàn)理論， 在推進(jìn)中國(guó)特色的軍事變革過(guò)程中完成機(jī)械化和信息化建設(shè)的雙重歷史任務(wù). 江主席指出， 在當(dāng)今世界， 任何一支軍隊(duì)， 如果關(guān)起門(mén)來(lái)搞建設(shè)， 拒絕學(xué)習(xí)國(guó)外先進(jìn)的東西， 是不可能實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的. 世界新軍事變革的大潮來(lái)勢(shì)猛. 發(fā)展快. 各軍事強(qiáng)國(guó)紛紛加快軍隊(duì)的信息化建設(shè)， 搶占戰(zhàn)略制高點(diǎn)， 雖然從總體上看， 目前新軍事變革還處在初級(jí)階段， 但外軍在新軍事變革中積累了一些有益的經(jīng)驗(yàn). 同時(shí)， 現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)在國(guó)際間的迅速轉(zhuǎn)移和相互滲透， 為我們準(zhǔn)確把握世界科技發(fā)展前沿. 吸收最新科研成果提供了有利條件， 也為我們最大限度地發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢(shì). 在自力更生的基礎(chǔ)上跨越某些技術(shù)上的發(fā)展階段， 加快人民海軍的現(xiàn)代化建設(shè)提供了機(jī)遇和可能. 海軍是技術(shù)與知識(shí)高度密集的軍種， 海軍建設(shè)有其內(nèi)在規(guī)律. 我們?cè)谕七M(jìn)海軍的軍事變革時(shí)， 必須堅(jiān)持自主創(chuàng)新， 同時(shí)大膽借鑒和吸收國(guó)外最新軍事科研成果和先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)， 在借鑒和創(chuàng)新中實(shí)現(xiàn)"跨越式"發(fā)展. 發(fā)展與創(chuàng)新中很重要的方面是了解世界， 面向未來(lái). 信息化戰(zhàn)爭(zhēng)從一定意義上來(lái)說(shuō)， 既是武器裝備等物質(zhì)條件的對(duì)抗， 更是知識(shí)與觀念等精神力量的較量. 美國(guó)著名思想庫(kù)蘭德公司的軍事研究專(zhuān)家馬歇爾曾提出， 未來(lái)"我們面臨的首要挑戰(zhàn)是知識(shí)的挑戰(zhàn)". 奪取未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的戰(zhàn)略主動(dòng)權(quán)， 必須依靠先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)和先進(jìn)的軍事理論. 近年來(lái)， 國(guó)外出版了許多研究新軍事變革的著作和技術(shù)文獻(xiàn). 把這些新的研究成果介紹給國(guó)內(nèi)讀者， 有益于我們學(xué)習(xí)和借鑒外軍的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn). 海軍裝備部與海軍工程大學(xué)組織專(zhuān)家編著翻譯出版的這套海軍新軍事變革叢書(shū)， 以翻譯國(guó)外海軍先進(jìn)技術(shù)和理論著作為主， 出版海軍軍內(nèi)自編教材和專(zhuān)著為輔， 對(duì)世界海軍在新軍事變革中推出的研究成果進(jìn)行了系統(tǒng)介紹. 這是一項(xiàng)很有意義的工作. 在此我謹(jǐn)對(duì)參與這項(xiàng)工作的各位專(zhuān)家表示感謝. 同時(shí)對(duì)各位譯. 著者在筆耕之勞中付出的心血表示敬意. 希望這套叢書(shū)能夠?qū)ν七M(jìn)中國(guó)特色的軍事變革， 加快人民海軍的信息化建設(shè)發(fā)揮積極的借鑒與參考作用. 中央軍委委員 海軍司令員 二OO四年七月十八日 第1章 盲信號(hào)處理導(dǎo)論：?jiǎn)栴}及應(yīng)用 1.1 問(wèn)題的表達(dá)：概述 1.2 盲信號(hào)處理和半盲信號(hào)處理的潛在應(yīng)用 第2章 解線性代數(shù)方程系統(tǒng)及相關(guān)問(wèn)題 2.1 線性方程系統(tǒng)問(wèn)題的表述 2.2 最小二乘問(wèn)題 2.3 線性方程系統(tǒng)的最小絕對(duì)偏差（1-范數(shù)）解 2.4 總體最小二乘和數(shù)據(jù)最小二乘問(wèn)題 2.5 稀疏信號(hào)表示和最小1-范數(shù)解 第3章 主/次分量分析及相關(guān)問(wèn)題 3.1 簡(jiǎn)介 3.2 PCA的基本性質(zhì) 3.3 用最優(yōu)壓縮-重構(gòu)原理提取主分量 3.4 基本代價(jià)函數(shù)和PCA的自適應(yīng)算法 3.5 穩(wěn)健PCA 3.6 次分量順序提取的自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法 3.7 用于估計(jì)主分量， 次分量及其子空間的統(tǒng)一并行算法 3.8 與PCA相關(guān)的奇異值分解和基本矩陣子空間 3.9 用于有色源的盲源分離多級(jí)PCA 附錄A 用于實(shí)和復(fù)值PCA的基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 附錄B 用于復(fù)值PCA的層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章 盲解相關(guān)和用于穩(wěn)健盲辨識(shí)的二階統(tǒng)計(jì)量 4.1 空間解相關(guān)-白化變換 4.2 基于EVD和GEVD的二階統(tǒng)計(jì)量盲辨識(shí) 4.3 基于允稱(chēng)EVD/SVD的改進(jìn)SOS盲辨識(shí)算法 4.4 聯(lián)合對(duì)角化：穩(wěn)鍵的SOBI算法 4.5 相關(guān)抵消 附錄A Amari自然梯度和Atick-Redlich公式的穩(wěn)定性 附錄B 有界人離矩陣Frobenius范數(shù)的梯度下降算法 附錄C JADE算法 附錄D 穩(wěn)健的SOBI算法的MATLAB實(shí)現(xiàn) 第5章 盲信號(hào)提取的統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理方法 5.1 引言及問(wèn)題的表述 5.2 使用峭度作為代價(jià)函數(shù)的學(xué)習(xí)算法 5.3 時(shí)間相關(guān)信號(hào)源盲信號(hào)提取的實(shí)時(shí)自適應(yīng)算法 5.4 時(shí)間相關(guān)源盲提取的批處理算法 5.5 獨(dú)立源順序提取的統(tǒng)計(jì)方法 5.6 時(shí)間相關(guān)信號(hào)源的統(tǒng)計(jì)方法 5.7 實(shí)時(shí)順序卷積混合源提取 5.8 計(jì)算機(jī)仿真：舉例 5.9 結(jié)論評(píng)述 附錄A 基于峭度的盲源提取算法的全局收斂 附錄B 提取和消減程序的分析 附錄C 使用線性預(yù)測(cè)方法提取源信號(hào)的條件 第6章 自然梯度方法用于獨(dú)立分量分析 6.1 基本的自然梯度算法 6.2 基本自然梯度算法的推廣 6.3 用于任意組的源盲提取的自然梯度算法 6.4 用于ICA的廣義GAUSSIAN 6.5 用于非平穩(wěn)源的自然梯度算法 附錄A 自然梯度ICA算法（6.19）的局部穩(wěn)定性條件的推導(dǎo) 附錄B 學(xué)習(xí)規(guī)則（6.23）的推導(dǎo)和ICA的穩(wěn)定性條件 附錄C 廣義自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法的穩(wěn)定性 附錄D 非完整自然梯度算法的動(dòng)態(tài)性質(zhì)和穩(wěn)定性 附錄E 穩(wěn)定性條件總結(jié) 附錄F 非正方分離矩陣的自然梯度 附錄G 一般情形的李群和自然梯度 第7章 ICA的局部自適應(yīng)算法與實(shí)現(xiàn) 7.1 盲源分離的改進(jìn)JUTTEN-HERAULT算法 7.2 用于一組穩(wěn)健的ICA算法推導(dǎo)的迭代矩陣逆方法 7.3 具有非負(fù)約束的盲源分離 7.4 計(jì)算機(jī)仿真 附錄A 穩(wěn)健ICA算法（7.50）式的穩(wěn)定條件[326] 第8章 有噪數(shù)據(jù)的BSS和ICA的穩(wěn)健技術(shù) 8.1 引言 8.2 預(yù)白化和ICA算法的移偏方法 8.3 被加性卷積參考噪聲所污染的信號(hào)的盲分離 8.4 基于累量的自適應(yīng)ICA算法 8.5 基于累量代價(jià)函數(shù)的一組源信號(hào)的穩(wěn)健提取 8.6 噪聲消除的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 附錄A 根據(jù)矩函數(shù)求累量 第9章 多通道盲解卷積：自然梯度方法 9.1 源信號(hào)估計(jì)的SIMO卷積模型和學(xué)習(xí)算法 9.2 帶約束的FIR濾波器的多通道盲解卷積 9.3 多輸入多輸出盲解卷積的一般模型 9.4 BSS/ICA和MBD之間的關(guān)系 9.5 具有非完整約束的自然梯度算法 9.6 應(yīng)用濾波器分解方法的非最小相位系統(tǒng)的盲解卷積 9.7 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 附錄A FIR流形上的李群和黎曼測(cè)度 附錄B 等變化算法的性質(zhì)和穩(wěn)定條件 第10章 估計(jì)函數(shù)及ICA和解卷積的超有效性 10.1 標(biāo)準(zhǔn)ICA的估計(jì)函數(shù) 10.2 有噪情形下的估計(jì)函數(shù) 10.3 時(shí)間相關(guān)源信事情的估計(jì)函數(shù) 10.4 多通道盲解卷積的半?yún)?shù)模型 10.5 MBD的估計(jì)函數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)函數(shù) 附錄A 算子K（z）的表示 第11章 利用狀態(tài)空間方法進(jìn)行線性盲濾波和盲分離 11.1 問(wèn)題表述和基本模型 11.2 基本學(xué)習(xí)算法的推導(dǎo) 11.3 利用信息反向傳播估計(jì)矩陣[A， B] 11.4 狀態(tài)估計(jì)器：卡曼濾波器 11.5 兩階段分離算法 附錄A 代價(jià)函數(shù)的推導(dǎo) 第12章 非線性狀態(tài)空間模型：半盲信號(hào)處理 12.1 問(wèn)題的一般表述 12.2 有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法 第13章 附錄：數(shù)學(xué)預(yù)備知識(shí) 13.1 矩陣分析 13.2 距離測(cè)試 第14章 符號(hào)的縮略詞匯編 主要符號(hào) 縮略詞 參考文獻(xiàn)

　　AndrzejCICHOCKI博士，日本Riken腦科學(xué)研究所高級(jí)腦信號(hào)處理研究室主任。Shun-ichiAMARI博士，日本Riken腦科學(xué)研究所所長(zhǎng)。相關(guān)圖書(shū)信息時(shí)代軍事變革與指揮控制本地接入網(wǎng)技術(shù)水聲建模與仿真（第三版）