导读:本文包含了最小互信息量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:最小,步长,平稳,梯度,最小化,矩阵,算法。
最小互信息量论文文献综述
陈琛,马庆伦,李灯熬,赵菊敏[1]（2013）在《NGA实现互信息量最小化的盲源分离》一文中研究指出提出了一种新的盲源分离算法,该算法通过自然梯度算法实现互信息量最小化,从而达到盲源分离的最佳效果。由于互信息量具有度量分离信号的循环相关矩阵和单位阵的相似程度的特性,最小互信量标志着分离矩阵最佳的状态。通过自然梯度寻优算法来实现互信息量的最小化,从而得到理想的分离矩阵。仿真结果表明算法对具有循环平稳特性的源信号分离效果显着,且收敛速度快。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2013年04期）
马庆伦[2]（2011）在《基于互信息量最小化的循环平稳信号盲源分离算法》一文中研究指出盲源分离是指在没有任何先验知识的条件下,从观察的信号中恢复或者提取相互独立的未知源信号的方法。盲源分离作为数字信号处理领域中一个新的分支,具有重要的理论意义和实用价值,已被广泛应用于无线通讯、生物医学信号处理、地质勘查、语音识别以及图像信号处理等领域,已经成为信号处理学界和神经网络学界共同研究的热点课题之一。传统的盲源分离算法都假设接收信号为平稳信号,但是自然界中的多数信号却具有循环平稳特性。本文以循环平稳理论为基础对观察信号进行处理,从观察的混合信号中分离出源信号,且使算法的运算量大大减小。本文所做的主要工作有：介绍了盲源分离算法的起源以及国内外研究动态,并阐述了盲源分离算法的基本原理与几种经典的盲源分离算法,并分析了各算法的优缺点。介绍了循环平稳理论及其应用领域,总结了几种可以应用于循环平稳理论的盲源分离算法,并分析了几种主要的代价函数与学习算法。通过对循环平稳信号特性的分析和传统盲源分离算法的研究,提出了一种新的盲源分离算法,该算法用互信息量来度量分离信号的循环相关矩阵与单位阵的相似程度,通过自然梯度寻优算法来实现互信息量的最小化,从而得到理想的分离矩阵。由于基于互信息量最小化的循环平稳信号盲源分离算法采用固定步长,使得其收敛速度、学习能力和稳态误差不能兼顾。为了克服上述算法的内在矛盾,本文提出了一种变步长算法。仿真结果表明该算法对具有循环平稳特性的源信号分离效果显着,且收敛速度快。(本文来源于《太原理工大学》期刊2011-05-01）
田立芳,张立毅[3]（2006）在《基于最小互信息量盲源分离技术在抗多径效应中的应用》一文中研究指出该文基于最小互信息原理,推导了基于自然梯度法的盲源分离算法,将其应用于飞行器自适应跟踪的信号处理部分进行信号分离,并采用Matlab对算法进行仿真。理论分析和仿真结果表明该算法能够有效地进行信号分离。(本文来源于《陕西教育·理论》期刊2006年12期）
谢胜利,章晋龙[4]（2002）在《基于旋转变换的最小互信息量盲分离算法》一文中研究指出一种新的实时线性混迭信号盲分离算法在本文提出 .该算法先采取白化混迭信号将混迭矩阵转换为正交矩阵 ,然后基于QR分解理论 ,将混迭信号进行一系列初等旋转变换 ,并结合源信号相互独立时互信息量最小的特点 ,导出了一种新的自适应盲分离算法 .该方法回避了目前基于信息理论方法中 (如Torkkola 1996 ;Pham 1999;Lee 2 0 0 0以及谭 2 0 0 0等 )对“ln|detw|”的复杂计算 .我们不仅给出了详细的理论证明 ,而且也进行了仿真试验 ,理论分析与仿真结果表明该算法减少了分离时间 ,并具有很好的分离效果 .(本文来源于《电子学报》期刊2002年05期）
谭丽丽,韦岗[5]（2000）在《最小互信息量用于单输入单输出的盲解卷问题》一文中研究指出本文利用最小互信息量标准处理盲解卷问题．首先，分别通过Edgeworth拓展和Gram—Charlier拓展方法近似输出的概率密度函数．继而估计互信息量．最后利用最小化互信息量原理求得优化的解卷滤波器系数，仿真实验证明了本文算法的有效性．(本文来源于《信号处理》期刊2000年01期）
谭丽丽,韦岗[6]（1999）在《卷积混迭信号的最小互信息量盲分离算法》一文中研究指出本文提出了一种卷积混迭信号的盲分离算法。该算法利用当信号相互独立时互信息量最小的特性作为分离准则，应用随机梯度算法确定分离滤波器的系数，文中给出了详细的理论推导。理论分析及实验仿真证明了算法的有效性，并且算法对混合滤波器没有特殊限制(本文来源于《通信学报》期刊1999年10期）
最小互信息量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
盲源分离是指在没有任何先验知识的条件下,从观察的信号中恢复或者提取相互独立的未知源信号的方法。盲源分离作为数字信号处理领域中一个新的分支,具有重要的理论意义和实用价值,已被广泛应用于无线通讯、生物医学信号处理、地质勘查、语音识别以及图像信号处理等领域,已经成为信号处理学界和神经网络学界共同研究的热点课题之一。传统的盲源分离算法都假设接收信号为平稳信号,但是自然界中的多数信号却具有循环平稳特性。本文以循环平稳理论为基础对观察信号进行处理,从观察的混合信号中分离出源信号,且使算法的运算量大大减小。本文所做的主要工作有：介绍了盲源分离算法的起源以及国内外研究动态,并阐述了盲源分离算法的基本原理与几种经典的盲源分离算法,并分析了各算法的优缺点。介绍了循环平稳理论及其应用领域,总结了几种可以应用于循环平稳理论的盲源分离算法,并分析了几种主要的代价函数与学习算法。通过对循环平稳信号特性的分析和传统盲源分离算法的研究,提出了一种新的盲源分离算法,该算法用互信息量来度量分离信号的循环相关矩阵与单位阵的相似程度,通过自然梯度寻优算法来实现互信息量的最小化,从而得到理想的分离矩阵。由于基于互信息量最小化的循环平稳信号盲源分离算法采用固定步长,使得其收敛速度、学习能力和稳态误差不能兼顾。为了克服上述算法的内在矛盾,本文提出了一种变步长算法。仿真结果表明该算法对具有循环平稳特性的源信号分离效果显着,且收敛速度快。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最小互信息量论文参考文献
[1].陈琛,马庆伦,李灯熬,赵菊敏.NGA实现互信息量最小化的盲源分离[J].计算机工程与应用.2013
[2].马庆伦.基于互信息量最小化的循环平稳信号盲源分离算法[D].太原理工大学.2011
[3].田立芳,张立毅.基于最小互信息量盲源分离技术在抗多径效应中的应用[J].陕西教育·理论.2006
[4].谢胜利,章晋龙.基于旋转变换的最小互信息量盲分离算法[J].电子学报.2002
[5].谭丽丽,韦岗.最小互信息量用于单输入单输出的盲解卷问题[J].信号处理.2000
[6].谭丽丽,韦岗.卷积混迭信号的最小互信息量盲分离算法[J].通信学报.1999
论文知识图
