盲源分离理论与算法 [Theory and Algorithms of Blind Source Separation] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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梅铁民 著

图书标签:

• 盲源分离
• 信号处理
• 机器学习
• 自适应滤波
• 统计信号处理
• 独立成分分析
• ICA
• BSS
• 数字信号处理
• 模式识别

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560630519

版次：1

商品编码：11271386

包装：平装

外文名称：Theory and Algorithms of Blind Source Separation

开本：16开

出版时间：2013-04-01

用纸：胶版纸

页数：160

字数：185000

正文语种：

编辑推荐

　　盲源信号分离是一种自适应信号处理技术。从神经网络角度讲，它是一种无监督学习过程，即根据某种评判准则，自适应地获得信号处理网络的权重，使系统逐步逼近所要求的状态，从而实现信号分离。与盲源信号分离并行的另一个概念是独立分量分析，两者从不同侧面描述同一问题。盲源信号分离是从信号处理结果来看问题；而独立分量分析是从信号处理过程来看问题，信号分离过程就是信号的统计独立性最大化过程。
　　梅铁民编著的《盲源分离理论与算法》从二阶矩理论、高阶累积量理论和信息论三个方面来阐述盲源信号分离的基本理论，从观测信号的混合模型（瞬时混合、卷积混合）出发来介绍一些典型算法。

内容简介

　　盲源信号分离理论是现代信号处理的重要前沿研究领域之一，在通信、语音处理、图像处理、地震勘探、生物医学、雷达及经济数据分析等领域有着广泛的应用。
　　梅铁民编著的《盲源分离理论与算法》从二阶矩理论、高阶累积量理论和信息论三个方面来阐述盲源信号分离的基本理论，并从观测信号的混合模型（瞬时混合、卷积混合）出发来介绍典型算法。
　　《盲源分离理论与算法》面向具有一定信号处理基础的学生和研究者。通过本书的学习，读者能够掌握盲源信号分离的基本理论、典型算法以及最新进展，快速进入该领域前沿开展研究工作。

作者简介

　　梅铁民，沈阳理工大学，博士。2004——2005年，作为访问学者应邀在澳大利亚五伦贡大学电子、计算机及通信工程学院从事盲源分离合作研究工作，是澳大利亚国家研究基金项目：Blind Separationof Convolutive Mixtures in the Subband Domain（ARC large GrantNo．A001 03052）的主要研究者。2007—201 0年在德国吕贝克大学信号处理研究所做博士后研究工作，是两项德国科学基金（DFG）项目的主要研究者：Blind Separation of Acoustic Sources in ReverberantEnvironments（Grant No．ME1170／1）：New Concepts for Listening—room Equalization（Grant No．MEl 1 70／3—1）。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 盲源信号分离研究的历史与发展
1.2 盲源信号分离的研究对象
1.3 盲源信号分离的可行性
1.4 盲源信号分离算法的分类
1.5 盲源信号分离与独立分量分析的关系
1.6 盲源信号分离与多输入多输出系统盲解卷积的关系
第2章 信息论、神经网络及高阶统计量基础知识
2.1 信息论
2.2 神经网络
2.3 高阶累积量理论
2.4 自然梯度与相对梯度
2.5 盲分离算法计算量的比较
第3章 混合模型与分离模型
3.1 瞬时混合模型与分离模型
3.2 卷积混合模型与分离模型
3.3 信号的非线性混合模型
3.4 从源信号到混合信号的统计性质变化
3.5 盲分离算法性能指标
第4章 瞬时混合信号盲分离的二阶矩理论
4.1 两个源信号的特例
4.2 一般性理论
第5章 基于去相关的盲信号分离算法
5.1 相关矩阵的非负定性及Hadamard不等式
5.2 基于去相关判据的一般算法
5.3 基于源信号非平稳性的简化算法
5.4 基于去相关的盲信号分离算法的推广
第6章 双源信号盲分离的去相关算法
6.1 双源信号盲分离迭代算法
6.2 算法的几何解释与收敛性分析
6.3 仿真实验例子
第7章 相关矩阵特征值分解盲分离算法
7.1 AMIJSE算法
7.2 广义特征值分解（GEI））盲分离算法
第8章 瞬时混合信号盲分离的高阶累积量理论
8.1 可分性约束条件
8.2 基于高阶累积量的盲分离判据
第9章 对称四阶互累积量矩阵联合对角化算法
9.1 目标函数与算法
9.2 参数氲难≡裎侍?
9.3 算法实现方面的考虑
第10章 Comon算法
10.1 基本原理
10.2 Comon算法实现
第11章 JADE算法
11.1 模型
11.2 目标函数
11.3 累积量矩阵与正交矩阵Q之间的关系
11.4 矩阵联合对角化
11.5 四阶累积量矩阵的特征矩阵表示
第12章 不动点ICA算法
12.1 不动点算法
12.2 不动点算法稳定性与收敛性分析
12.3 KMA与MIJK算法
第13章 瞬时混合信号盲分离信息论理论与算法
13.1 基于信息论的自然梯度算法
13.2 非线性激励函数
13.3 最大似然估计算法
13.4 信息最大化算法（Informax）
第14章 信号不连续性最大化算法
14.1 信号的不连续性
14.2 目标函数与算法
14.3 重叠矩阵及其近似对角化
第15章 瞬时混合信号盲分离的频域算法
15.1 纯频域算法
15.2 半时域半频域算法
第16章 基于二阶矩的卷积混合信号时域盲分离理论与算法
16.1 卷积混合信号盲分离的去相关理论
16.2 基于去相关的盲信号分离算法
16.3 仿真实验例子
16.4 本章小结
第17章 基于高阶累积量的卷积混合信号盲分离理论与算法
17.1 基于高阶累积量的盲分离判据
17.2 基于高阶累积量的卷积混合信号盲分离算法
17.3 仿真实验例子
第18章 功率谱密度矩阵联合对角化与卷积混合信号盲分离
18.1 功率谱密度矩阵联合对角化原理
18.2 基于功率谱密度矩阵联合对角化的盲分离算法
18.3 仿真实验例子
18.4 本章小结
第19章 基于信息论的卷积混合信号频域盲分离算法
19.1 混合模型与分离模型
19.2 自然梯度算法的几种推广形式
19.3 基于Kullback-Leibler散度的卷积混合信号盲分离算法
19.4 与其他算法的比例
19.5 仿真实验例子
参考文献

精彩书摘

　　1．1 盲源信号分离研究的历史与发展
　　盲源信号分离（BSS：Blind Sotlrce Separat．ion）是现代信号处理的重要前沿研究领域之一，在信号处理的各个领域有着十分广泛的应用。盲源信号分离是指从观测到的多源混合信号中分离并恢复出相对独立的源信号的过程。通常情况下，这些源信号中包含着有用的信息，但是又不能直接地观测到它们，因此对这些源信号进行分离显得特别重要。所谓“盲”是指对源信号及混合过程知之甚少，可利用的信息只有观测到的混合信号。但可以对源信号及混合过程做一些基本假设，诸如源信号相互间的统计独立性、不相关性，源信号本身的统计分布特性、平稳与非平稳性，混合矩阵的非奇异性等，从而使盲源信号分离成为可能。
　　盲源信号分离是一种自适应信号处理技术，是一种无监督学习过程，即根据某种评判准则，自适应地获得信号处理网络的权重，使系统逐步逼近所要求的状态，从而实现信号分离。因此，盲源信号分离是自适应信号处理的一个重要组成部分。
　　盲源信号分离，当时也称为独立分量分析（ICA：Independent ComponcntAna．1ysis），最早由H巨rault和Juttcn等人在1985年提出。随后，Jutten、Comon和Cardoso等法国学者陆续发表了一些论文，但当时并没有得到重视。直到1991年，由于丁utten、Comon和Sorouchvari等人的三篇论文在欧洲《Signal Proeessing》上同时发表，才使盲源信号分离在数字信号处理与神经网络领域产生了重要影响，并引起有关学者的广泛关注。事实上，卷积混合信号盲分离问题最早甚至可以追溯到widr。w等人的工作。widrow等人提出的自适应噪声抵消问题（ANC）是目前所研究的卷积混合信号盲分离问题的一个特例。目前盲源信号分离理论已经在通信、语音处理、图像处理、地震勘探、生物医学、雷达及经济数据分析等领域得到广泛应用。
　　1．2 盲源信号分离的研究对象
　　在信号测量中，在多个源信号同时存在且用多个传感器同时测量的情况下，由传感器所获得的观测信号是所有源信号共同作用的结果，即观测信号是所有源信号的一个函数，此时称观测信号是源信号的混合信号。如果观测信号与源信号（包括源信号的各阶时间延迟）之间构成线性关系，则称这种混合过程为线性混合过程；反之，如果观测信号与源信号（包括源信号的各阶时间延迟）之间构成非线性关系，则称这种混合过程为非线性混合过程。另外，混合系统既可以是有记忆系统，也可以是无记忆系统。无记忆混合系统输出的当前值只与源信号的当前值有关，而与源信号的过去值无关，这样的混合系统又称为瞬时（线性）混合系统；反之，有记忆混合系统的输出不仅与输入源信号的当前值有关，而且与源信号的过去值有关，这样的混合系统也称为卷积（线性）混合系统。
　　在对观测到的混合信号进行多源信号分离时，如果各个源信号及混合过程均未知，则这个多源信号分离问题就构成盲源信号分离问题。
　　目前研究较多的是瞬时混合系统和卷积混合系统的输出信号分离问题。此外，非线性混合系统的研究也引起越来越多的关注。
　　例如，在多个声源同时存在的情况下，用麦克风阵列进行信号测量时，如果忽略麦克风的非线性特性，则麦克风的输出信号为线性混合信号；如果麦克风的非线性特性不能忽略，则观测信号为非线性混合信号。此外，如果是在室内录音，房间混响效应不能忽略，此时房间作为信号的传输通道，是一个有记忆混合系统，因此观测到的信号为卷积混合信号。即使在室外录音，虽然不存在房间混响效应，但是如果声源到各个传感器的时间延迟不能忽略，那么这时信号的传输系统也是一个有记忆混合系统；反之，如果时间延迟可以忽略，则传输系统是无记忆混合系统。
　　……

前言/序言

《万象之声：探索现代信号处理的边界》 在纷繁复杂的信息洪流中，我们常常面临一个挑战：如何从交织缠绕的信号流中，精准地分离出我们真正想要关注的声音？从嘈杂的市井街头，到浩瀚宇宙的无线电波；从脑海深处微弱的脑电信号，到精密仪器采集的各种数据，信息之间往往纠缠不清，难以区分。传统信号处理方法往往需要对信号源的先验知识，例如信源的统计特性、传播路径等，才能进行有效的分解。然而，在现实世界的许多应用场景中，这些先验信息往往是缺失的，甚至是不存在的。这时，我们就需要一种更加强大、更具普遍性的方法来应对挑战。 《万象之声：探索现代信号处理的边界》一书，正是为解决这一前沿性难题而生。它将带领读者一同深入探究现代信号处理领域一个极具魅力且充满挑战的分支——非监督信号源分离。本书不依赖于任何关于信号源的先验知识，仅凭观测到的混合信号，便能智能地将原始的独立信号源逐一“打捞”出来。这就像一位高明的音乐指挥家，即使只听到乐队合奏出的交响乐，也能凭着对乐器音色和演奏风格的敏锐洞察，将小提琴、大提琴、钢琴、长笛等各自的旋律清晰地分辨出来。 本书的内容深度与广度兼具，旨在为不同背景的读者提供一条清晰的学习路径。从最基础的信号处理概念入手，循序渐进地引入非监督信号源分离的核心思想。我们将从统计信号处理的视角出发，探讨如何利用信号的统计特性（如独立性、高阶统计量等）来区分不同的信号源。读者将了解，即使是不同信号源拥有相似的统计均值和方差，它们的高度非高斯性或相互独立性，也能够成为分离的关键线索。 随后，本书将重点介绍目前在非监督信号源分离领域最受关注和最有效的两种基本模型：线性混合模型和非线性混合模型。对于线性混合模型，我们将详细阐述其数学框架，并介绍一系列经典的分离算法，包括但不限于： 独立成分分析（ICA）：这是本书的重头戏之一。我们将深入剖析ICA的核心原理，讲解如何通过最大化信号的非高斯性或最小化信号间的互信息来找到分离矩阵。读者将学习到多种ICA算法，如FastICA、Infomax、JADE等，理解它们各自的优缺点以及适用场景。我们会用生动的例子说明，如何通过ICA从嘈杂的语音信号中提取出清晰的对话，或者从混合的脑电信号中分离出特定的大脑活动区域。 主成分分析（PCA）：虽然PCA主要关注信号的方差最大化，但它也是一个重要的降维和预处理工具，有时也能作为信号分离的初步步骤。我们将探讨PCA在特定情况下的应用，并将其与ICA进行对比，阐明它们在信号分离任务中的不同侧重点。 非负矩阵分解（NMF）：在许多实际应用中，信号的能量或强度是非负的。NMF提供了一种在非负约束下进行矩阵分解的方法，这使得它在音频信号分离、文本主题模型等领域表现出色。本书将详细讲解NMF的算法原理，以及如何将其应用于信号源的分离。 稀疏成分分析（SCA）：当信号源在某个变换域（如傅里叶域、小波域）表现出稀疏性时，SCA能够有效地将其分离。我们将探讨不同稀疏性度量的定义，以及基于稀疏性约束的SCA算法。 对于更为复杂的非线性混合模型，本书将提供更为深入的探讨。我们将介绍如何利用核方法（Kernel Methods），如核ICA，来处理非线性混合。此外，我们还将关注深度学习在信号源分离领域的最新进展。读者将学习到如何设计和训练深度神经网络（DNNs），例如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs），来实现高精度的非线性信号分离。本书将详细解析各类深度学习模型在语音分离、图像修复、医疗信号处理等场景下的成功应用案例，并探讨其背后的理论基础。 除了理论讲解，本书还极其重视算法的实现与应用。我们将在书中提供详细的算法伪代码，并推荐使用流行的开源科学计算库（如NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch等）来辅助读者进行算法的实现和验证。本书将贯穿大量的实际案例研究，涵盖以下领域： 语音信号处理：在多人交谈的会议室、嘈杂的酒吧、或者嘈杂的电话通信中，分离出目标说话人的声音是一项极具挑战性的任务。本书将详细讲解如何运用各种分离技术来解决“鸡尾酒会效应”问题，提高语音识别和语音增强的效果。 图像信号处理：例如，在医学影像中，我们可能需要从混合的传感器信号中分离出不同组织的特征；在遥感图像中，分离出不同地物的光谱信息。本书将探讨如何将信号源分离技术应用于图像的去噪、增强和特征提取。 脑电图（EEG）/脑磁图（MEG）信号分析：脑电信号是研究大脑活动的重要工具，但通常会受到多种伪迹（如眼动、肌肉活动、电源线干扰）的污染。本书将介绍如何利用盲源分离技术来去除这些伪迹，从而更准确地分析大脑的神经活动。 金融时间序列分析：从复杂的金融市场数据中，分离出独立驱动不同资产价格变动的潜在因素，对于风险管理和投资策略的制定至关重要。本书将探讨如何应用分离技术来揭示金融市场的潜在结构。 通信系统：在无线通信中，来自不同用户的信号可能会相互干扰。本书将介绍如何利用分离技术来提高信道的容量和通信的可靠性。 本书的另一大特色在于，它不仅仅局限于介绍已有的算法，更将引导读者理解算法背后的思想精髓，并激发读者进行创新性研究。我们将深入探讨分离算法的收敛性、鲁棒性、计算复杂度等关键性能指标，并分析不同算法在不同噪声和混合模型下的表现差异。本书还将讨论一些当前研究的热点和前沿方向，例如： 在线/实时信号源分离：如何在数据流不断产生的情况下，实时地进行信号源分离。 低秩混合模型：在某些情况下，混合矩阵本身可能具有特殊的结构，如低秩性，这可以提供额外的先验信息来辅助分离。 具有噪声的盲源分离：现实世界中，观测到的信号往往同时受到噪声的污染，如何在这种情况下仍能有效地进行分离。 半监督与监督信号源分离：在部分已知信息的情况下，如何进一步提高分离性能。 多模态信号源分离：当来自不同传感器或不同通道的信号以不同的方式混合时，如何进行分离。 《万象之声：探索现代信号处理的边界》一书，将不仅仅是一本技术手册，更是一次思维的启迪之旅。我们希望通过本书，让读者深刻理解盲源分离的强大力量，掌握分析和解决复杂信号问题的核心工具，并最终能够将这些知识融会贯通，应用于自己所处的各个领域，破解现实世界中的“万象之声”。无论您是信号处理领域的初学者，还是有经验的研究人员，都能从中获得宝贵的知识和灵感。让我们一同开启这场探索未知信号世界的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受是，它不仅仅是一本枯燥的教科书，更像是一场思维的盛宴。从我粗略翻阅的章节来看，它以一种非常系统化的方式，将盲源分离这个看似高深的领域，分解成一个个易于理解的模块。我尤其对其中关于“独立性度量”和“去相关”的章节产生了浓厚的兴趣。我知道，在信号处理中，独立性是盲源分离的核心概念之一，而这本书显然对此进行了深入的探讨。我想象着书中会详细解释各种度量指标，比如负熵、互信息等，以及它们是如何被用来衡量信号之间的独立程度的。同时，我也期待书中能介绍各种算法在实际应用中的成功案例，例如在音频处理中分离不同说话人的声音，或者在医学影像中去除噪声。这种理论与实践的结合，无疑能让读者更直观地理解盲源分离的强大之处。这本书的价值不仅仅在于它提供了大量的理论知识和算法，更在于它能够激发读者对数据本质的思考，以及对信息处理技术创新的渴望。我预感，这本书将是我在信号处理领域探索道路上的一位得力助手，它将帮助我更好地理解和运用盲源分离技术。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的书名所深深吸引，它预示着一场关于“解开混合”的智力冒险。我猜想，这本书不仅仅是对理论的堆砌，更是对算法的精炼和创新。我期待着它能系统地介绍盲源分离的各种数学模型，从线性混合模型到更复杂的非线性模型，以及与之配套的求解方法。我尤其对书中关于信息论和统计学在盲源分离中的应用部分充满兴趣，比如如何利用互信息、熵等概念来指导分离过程。同时，我也相信，这本书会重点介绍一些经典的盲源分离算法，如FastICA、JADE等，并对它们的优缺点进行深入的分析和比较。更重要的是，我期待书中能够展示一些现代的、具有创新性的算法，例如基于深度学习的盲源分离方法，以及它们在实际应用中的突破性进展。这本书的出现，无疑将为我提供一个全面、深入了解盲源分离领域的绝佳机会，帮助我掌握前沿的技术，并激发我在这领域的进一步研究和探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名本身就带着一种神秘感，如同在黑暗中摸索，试图将交织在一起的声音分辨开来。我一直对这种“盲”的艺术充满好奇，它似乎能揭示一些隐藏在表象之下的真相。拿到这本书，我首先被它严谨的排版和清晰的目录所吸引。虽然我并不是该领域的专家，但目录中的一些关键词，如“独立成分分析”、“非负矩阵分解”、“时频分析”等，立刻勾起了我深入探索的兴趣。我猜想，这本书一定系统地梳理了盲源分离的各种理论基础，从统计学、信息论的角度出发，为理解这一复杂问题打下坚实的基础。同时，我相信书中对各种算法的介绍也不会流于表面，而是会深入到算法的原理、推导过程，甚至是它们在不同场景下的优劣分析。我期待着书中能够呈现一些经典的算法，例如FastICA，以及那些在实际应用中表现出色的新兴算法。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往数据“解耦”世界的大门，让我对如何从混合信号中提取出有用的信息有了更深刻的认识。它就像一位经验丰富的向导，引领我在信号处理的迷宫中找到方向，理解那些隐藏在嘈杂背后的清晰声音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，透露出一种专业和严谨的气息。从我初步的了解来看，这本书的主题——盲源分离，是一个非常吸引人的领域，它涉及到如何在缺乏先验信息的情况下，从混合信号中分离出独立的原始信号。我猜想，这本书会从最基础的数学原理入手，例如线性代数、概率论和统计学，为读者构建起理解盲源分离的理论框架。我尤其期待书中能够深入讲解独立成分分析（ICA）及其各种变种算法，例如FastICA、Infomax等，并详细分析它们的收敛性和鲁棒性。同时，我也相信，这本书会介绍一些非统计学方法，如非负矩阵分解（NMF）等，以提供更全面的视角。我希望书中能够包含大量的图示和案例分析，例如在音频信号处理中分离人声和背景音乐，或者在图像处理中去除噪声和伪影。这些具体的例子，将有助于读者更好地理解抽象的理论概念，并将其应用于实际问题。这本书无疑将成为我深入学习和掌握盲源分离技术的宝贵参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题就充满了挑战性和吸引力，让我忍不住想要一探究竟。我猜测，它一定涵盖了从基础理论到前沿算法的完整梳理。对于我这样一个对信号处理略有了解但又非专业人士来说，这本书的出现就像是一场及时雨。我迫不及待地想知道，书中是如何将抽象的数学理论，转化为解决实际问题的有效工具。我期待着书中能够详细讲解各种盲源分离算法的数学原理，比如最大似然估计、贝叶斯推断等，并提供清晰的算法流程图和伪代码，方便读者理解和实现。同时，我也相信，这本书不会仅仅停留在理论层面，而是会深入探讨这些算法在不同应用场景下的表现，例如在通信、生物医学、金融等领域的实际应用。我会仔细研究书中关于算法的比较和分析，了解它们各自的优势和局限性，以及如何根据具体问题选择最合适的算法。这本书的价值在于，它能够帮助读者建立起对盲源分离技术的全面认识，并为其在实际工作中解决复杂信号处理问题提供理论指导和技术支持。

评分☆☆☆☆☆

还算可以吧。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本书。不厚。读之前有点儿小期待。喜欢这种印刷风格和字体。

评分☆☆☆☆☆

书本内容比较容易理解，质量一般

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本书。不厚。读之前有点儿小期待。喜欢这种印刷风格和字体。

评分☆☆☆☆☆

还行 价格便宜还行 价格便宜还行 价格便宜

评分☆☆☆☆☆

发货速度很快

评分☆☆☆☆☆

适合在这方面做研究的,介绍的内容比较广泛和前沿，但是介绍得不够详细，需要参考别的资料才能看懂,，本以为有可用的matlab代码的，也没有。

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本书。不厚。读之前有点儿小期待。喜欢这种印刷风格和字体。

评分☆☆☆☆☆

好