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摘 要
盲分离技术是信号与信息处理领域中一个崭新的研究方向。从80年代起的仅针对多源分离问题到如今在图像、语音、生物信号、模式识别的各个方面的应用，盲分离技术吸引了众多领域专家的关注。目前该研究大致可以分为两类：一个是盲分离的基本理论和算法研究；另一个是盲分离的应用研究。本文在盲分离算法及其在图像处理中的应用做了很多积极地探索和研究，归结起来，主要的工作和创新有：
1. 在归纳和总结了线性盲分离的基本原理和相互之间联系的基础上，重点研究了常用的三种盲分离算法的抗噪性能。文章详细分析了三种常用算法，在不同源信号分布、不同噪声、不同噪声强度下的抗噪性能，得出了七条结论。这些结论弥补了现存文献上对高噪声背景下算法性能分析的缺失。另外，这些结论还给在不同的实际场合中应选用何种盲分离算法提供了依据。
2. 为解决现存的盲分离算法抗噪能力弱的问题，本文提出了利用几种成熟的去噪算法，如低通滤波，中值滤波，小波去噪等与盲分离算法相结合的方法。文章分别考察了：先对观测信号进行预去噪处理，然后再进行盲分离；和先使用盲分离再应用去噪处理分离后的信号两种情况。试验证明后一种策略能取得更好的效果，加入后去噪处理可使盲分离的最终结果具有更高的信噪比。后一种方法被成功地应用于解决相同背景噪声下的盲分离问题。
目 录 22000字
摘 要 I
Abstract II
1 绪论 1
1.1 研究本课题的背景、目的和意义 1
1.2 盲源分离技术的研究现状 4
1.3 本文的主要工作 6
2 盲源分离基础知识 8
2.1 盲源分离的数学模型 8
2.2 盲源分离的基本原理 9
2.3 盲源分离的假设条件 10
2.4 盲源分离的分离模型 12
2.5 盲源分离的常用目标函数 12
2.6 盲源分离的优化算法 13
2.7 实验结果与分析 13 版权所有56DOC.COM
3 线性盲源分离的抗噪性能 16
3.1 线性盲源分离算法原理 16
3.1.1 线性盲源分离系统模型 16
3.1.2 盲源分离算法的准则及算法 17
3.2 三种常用盲源分离算法的抗噪性能 20
3.2.1 超高斯信号下算法的抗噪性能比较与结论 20
3.2.2 亚高斯信号下算法的抗噪性能比较与结论 21
3.3 结合滤波的抗噪盲源分离算法 24
3.3.1 结合抗噪滤波的盲源分离算法 24
3.3.2 实验结果与分析 25
4 ICA在图像噪声滤除中的应用 28
4.1 基于ICA的变换噪声滤除的基本原理 28
4.2 实验与分析 31
结 论 33
参 考 文 献 35
附录A 应用程序 36
致 谢 42
参考文献
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