Blind Speech Separation (Signals and Communication Technology) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Makino, Shoji (EDT)/ Lee, Te-Won (EDT)/ Sawada, Hiroshi (EDT)

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2007-09-20

价格:USD 149.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781402064784

丛书系列:

图书标签:

• Speech Separation
• Blind Source Separation
• Signal Processing
• Audio Processing
• Machine Learning
• Deep Learning
• Acoustic Signal Processing
• Communications Technology
• Beamforming
• Source Localization

好的，这是一份关于一本假定图书的详细简介，其书名为《盲源分离》（Signals and Communication Technology），内容与您提供的书名《Blind Speech Separation (Signals and Communication Technology)》无关。 --- 图书名称：盲源分离 (Signals and Communication Technology) 作者： [虚构作者姓名] 出版社： [虚构出版社名称] 出版年份： [虚构年份] 内容简介 《盲源分离 (Signals and Communication Technology)》是一部深度探讨信号处理领域核心难题——盲源分离（Blind Source Separation, BSS）的专著。本书旨在为信号处理工程师、研究人员以及对该领域感兴趣的高级学生提供一个全面、系统且深入的理论框架和实践指南。本书聚焦于在不依赖先验知识（如声源位置、信道特性等）的情况下，从混合信号中恢复原始独立源信号的关键技术和算法。 核心主题与结构 本书结构严谨，内容层次分明，主要围绕以下几个关键方面展开： 第一部分：基础理论与问题建模 本部分首先对盲源分离问题进行了严格的数学建模。内容涵盖了信号混合过程的数学描述，从最基础的线性混合模型（LMM）到更复杂的非线性混合模型。读者将深入理解独立分量分析（ICA）的基本假设，特别是高斯白噪声假设的局限性以及非高斯性度量的必要性。 信号的统计特性： 详细阐述了独立性、无相关性、平稳性等在BSS中的作用。重点讨论了高阶统计量（如峰度、偏度）在分离过程中的应用。 信息论基础： 引入了互信息、负熵等信息论工具，作为衡量源信号独立性的关键指标。 矩阵代数与分解： 综述了奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）等预处理技术，它们在降低数据维度和去除噪声方面的关键作用。 第二部分：经典盲源分离算法 本部分是全书的核心，详细介绍了现有的主流BSS算法及其背后的数学原理。本书强调对算法的直观理解与实现细节的掌握。 独立分量分析（ICA）的实现： 深入剖析了FastICA、Infomax等迭代优化算法。重点讨论了如何选择合适的非线性解耦函数，以及如何处理算法中的收敛性问题。 基于最大似然的方法： 阐述了通过最大化源信号的独立性度量（如负熵）来实现分离的技术路径。 子空间方法： 探讨了如何利用信号的协方差矩阵或高阶统计量构建子空间，以实现源信号的分离，特别是针对具有时变特性的信号。 第三部分：时频域与非平稳信号处理 传统的BSS方法多假设信号是平稳的。本部分着眼于处理现实世界中更复杂的非平稳信号，引入了时频分析工具。 时频表示： 讨论了短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform）等在信号分解中的应用。 时频域BSS： 重点介绍了如何将BSS算法扩展到时频域，实现对特定时间-频率单元的源信号分离，这对于处理语音和音乐信号至关重要。 稀疏表示与字典学习： 介绍了如何利用稀疏编码技术来增强BSS的性能，特别是在信号分量具有稀疏特性的场景下。 第四部分：扩展与高级主题 本部分深入探讨了BSS领域的挑战性问题和前沿研究方向。 多通道与阵列处理： 详细分析了利用麦克风阵列实现空间信号分离的技术，包括基于波束形成和子空间投影的增强技术。 非线性盲源分离： 讨论了当混合过程是非线性时，如何应用核方法（如核ICA）或深度学习模型来解决复杂的混合问题。 评估指标与性能度量： 提供了客观评估BSS算法性能的量化方法，如源信噪比（SIR）、源输出失真率（SDR）和交叉干扰率（ISR）。 应用实例与展望 本书在每个关键章节后都配有具体的数值模拟和案例分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。虽然本书的重点在于理论基础和算法实现，但它也简要触及了BSS在通信系统、医学信号处理（如EEG/ECG分离）、雷达信号分析等领域的潜在应用价值。 目标读者 本书非常适合于信号处理、通信工程、电子工程、应用数学等专业的硕士和博士研究生，以及致力于在这些领域进行研发工作的工程师和科学家。阅读本书需要具备线性代数、概率论与数理统计的基础知识。 通过系统学习本书内容，读者不仅能够掌握经典BSS算法的精髓，还能具备分析和设计新一代源分离系统的能力，从而有效应对复杂环境下的信号提取挑战。 ---

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