导读:本文包含了时间相关源论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:模型,时序,高斯,信号,结构,时间,GMM。
时间相关源论文文献综述写法
王卫华[1]（2007）在《时间相关源信号的盲分离问题研究》一文中研究指出盲源分离是指在缺少先验信息的情况下，仅根据从一个混合系统中接收到的传感器信号中分离或估计出原始信号。近几年来它逐渐成为信号处理领域的一个热点课题，并且已经在很多领域得到了应用，如生物医学工程，无线通信，数据挖掘等。盲源分离包括基于高阶统计量和二阶统计量两种方法。大多数盲源分离算法都假设源信号是相互独立的，需要利用高阶统计量信息，如非高斯最大化方法，最大似然估计等。如果源信号具有时序结构，仅使用二阶统计量信息就可以很好地分离源信号。本文讨论了盲源分离的理论基础和典型算法。首先对独立分量分析等典型的算法进行了详细阐述；接着介绍了基于二阶统计量的盲分离和预处理方法；重点研究了时间相关源的盲提取算法。盲提取是盲源分离的一个有效途径，它可以根据需要提取出感兴趣的信号。本文总结了前人的研究成果，提出了一种基于二阶统计量的非平稳源盲提取算法。该算法计算复杂度低，且对噪声具有一定的鲁棒性，可以处理语音和音乐等非平稳的信号。计算机仿真实验证明了其有效性。本文还尝试了将人耳听觉模型应用到盲分离算法中，并取得了阶段性的成果。用一组用来模拟耳蜗的Gammatone滤波器组代替了盲提取算法中的线性预测器，提高了算法的抗噪声能力。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2007-01-01）
王惠刚,梁红,李志舜[2]（2003）在《具有任意分布时间相关源的盲分离自适应算法》一文中研究指出常用的盲分离算法假定源是独立同分布的随机信号 ,这种假定在实际应用中受到限制。文中把盲分离算法扩展到具有时间相关特性的源信号 ,给出了盲分离的模型。以最大似然估计为基础 ,用 MA模型来消除源的时间相关特性 ,推导了 MA模型参数和混合参数的自适应梯度学习算法。为了提高该算法的适用性 ,采用高斯混合模型 ( GMM)来拟合源的概率密度函数 ,并给出了GMM模型参数的自适应算法。计算机仿真结果表明 :算法的性能良好 ,收敛速度快。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2003年06期）
时间相关源论文开题报告范文
（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：
常用的盲分离算法假定源是独立同分布的随机信号 ,这种假定在实际应用中受到限制。文中把盲分离算法扩展到具有时间相关特性的源信号 ,给出了盲分离的模型。以最大似然估计为基础 ,用 MA模型来消除源的时间相关特性 ,推导了 MA模型参数和混合参数的自适应梯度学习算法。为了提高该算法的适用性 ,采用高斯混合模型 ( GMM)来拟合源的概率密度函数 ,并给出了GMM模型参数的自适应算法。计算机仿真结果表明 :算法的性能良好 ,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。
时间相关源论文参考文献
[1].王卫华.时间相关源信号的盲分离问题研究[D].哈尔滨工程大学.2007
[2].王惠刚,梁红,李志舜.具有任意分布时间相关源的盲分离自适应算法[J].西北工业大学学报.2003