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第1章 导论1

1.1盲源分离概述1

1.2盲源分离的发展历史3

1.3盲源分离应用7

1.4本书结构与章节安排9

参考文献10

第一部分 盲源分离基础17

第2章 盲源分离的数学基础17

2.1矩阵分析与运算17

2.1.1行列式及其性质17

2.1.2矩阵的相关概念18

2.1.3矩阵运算公式18

2.2概率论基础——高阶统计量24

2.3信息论基本概念28

2.4距离测度31

2.5信号盲源分离问题的可解性33

参考文献34

第3章 盲源分离的基础模型及经典算法35

3.1数学模型35

3.2盲源分离算法36

参考文献41

第4章 盲源分离的算法评价标准43

4.1目标函数评价标准43

4.2相关性评价标准46

4.3信噪比评价标准46

参考文献47

第二部分 盲源分离的核心算法——独立成分分析算法与应用51

第5章 独立成分分析51

5.1 ICA概述51

5.2 ICA的原理55

5.3本章小结69

参考文献69

第6章 快速独立成分分析算法与应用72

6.1概述72

6.2 FastICA算法75

6.3应用与分析78

6.4本章小结103

参考文献104

第7章 极大似然独立成分分析算法与应用105

7.1概述105

7.2极大似然ICA算法107

7.3应用与分析112

7.4本章小结116

参考文献116

第8章 过完备独立成分分析算法与应用117

8.1过完备 ICA算法117

8.2应用与分析120

8.3本章小结124

参考文献124

第9章 核心独立成分分析算法与应用126

9.1 KICA算法126

9.2应用与分析128

9.3本章小结133

参考文献133

第10章 自然梯度Flexible ICA算法与应用135

10.1自然梯度Flexible ICA算法135

10.2应用与分析138

10.3本章小结147

参考文献148

第11章 非负独立成分分析算法与应用149

11.1非负ICA算法149

11.2应用与分析150

11.3本章小结164

参考文献164

第12章 约束独立成分分析算法与应用166

12.1概述166

12.2 CICA算法167

12.3应用与分析171

12.4本章小结177

参考文献177

第13章 优化独立成分分析算法与应用179

13.1概述179

13.2优化ICA算法180

13.3应用与分析184

13.4本章小结197

参考文献197

第三部分 盲源分离的前沿算法与应用201

第14章 稀疏成分分析算法与应用201

14.1概述201

14.2 SCA的基础算法207

14.3基于线性聚类的稀疏成分分析（LC-SCA）209

14.4基于平面聚类的稀疏成分分析（PC-SCA）223

14.5基于平面聚类的过完备稀疏成分分析（PCO-SCA）228

14.6基于小波变换和稀疏成分分析（WL-SCA）的图像盲分离234

14.7基于SCA的遥感影像分类236

14.8本章小结242

参考文献242

第15章 非负矩阵分解算法与应用247

15.1概述247

15.2 NMF算法251

15.3应用与分析272

本章小结300

参考文献301

彩图303