《盲信号处理理论与应用》介绍了盲源分离的基本问题、数学模型、基本假设和可分离性和分离条件，讨论了分离结果的不确定性，总结了盲信号分离的基本理论和经典方法以及最新研究结果。②内容全面、结合实际。全书包括了瞬时混叠信号盲分离、卷积混叠信号盲分离和非线性混叠以及欠定等情况，详细介绍了在最新研究领域如数字水印、图像超分辨和空时无线通信的盲接收等的应用技术和实验结果；介绍了在真实环境语音信号分离和生物医学信号如耳声发射信号信息处理等的应用结果。③书中介绍的所有算法都是原有方法的发展或作者的研究结果，对所提方法的性能配有丰富的计算机仿真实验验证。由刘琚负责全书统稿。

《盲信号处理理论与应用》在作者多年研究成果的基础上，对盲源分离理论及其在相关领域的应用进行了系统的阐述，注意理论与实践结合，提供的实例及相应的仿真结果，有助于读者对盲信号处理理论的理解；同时，注重盲信号处理领域前沿技术的介绍，能够让读者了解该领域的最新发展和动向。

全书主要内容包括：盲信号分离和独立分量分析的基本概念和基本理论、随机过程和信息理论基础、盲分离和盲反卷积方法、真实环境语音信号盲分离、基于独立分量分析的图像和视频数字水印、空时无线通信系统盲检测以及盲信号分离方法在生物医学信号处理中的应用等。

《盲信号处理理论与应用》可供从事信号处理研究的科技人员参考，也可以作为高等院校通信、电子、信息、自动化和生物医学工程等专业教师和研究生学习盲信号处理理论的重要参考书。由刘琚负责全书统稿。

前言

第1章 盲信号处理基础

 1.1 概述

1.1.1 背景和国内外现状

1.1.2 本书主要内容

 1.2 盲源分离问题描述和数学模型

1.2.1 盲源分离和盲反卷积系统的数学模型

1.2.2 盲辨识系统的不确定性和可辨识性

 1.3 盲信号处理数学基础

1.3.1 随机过程基础

1.3.2 信息理论基础

1.3.3 盲信号处理中常用的优化方法

 参考文献

第2章 盲源分离方法

 2.1 基于高阶统计的盲源分离方法

2.1.1 概述

2.1.2 互累积量准则

2.1.3 对角累积量准则及算法

2.1.4 基于累积量的无约束算法

2.1.5 基于简单去冗余的源信号逐个提取方法

 2.2 基于信息理论的盲源分离方法

2.2.1 概述

2.2.2 基于负熵的最小互信息准则及算法

2.2.3 基于信息冗余度最小的准则及算法

2.2.4 基于多变量密度估计的盲源分离方法

 2.3 非线性混叠信号盲分离

2.3.1 引言

2.3.2 可分离性及解的不唯一性

2.3.3 基于多层感知器的信息后向传播算法

 参考文献

第3章 真实环境语音信号盲分离

 3.1 带噪混叠语音信号盲分离

3.1.1 基于小波变换和ICA的带噪混叠语音信号盲分离

3.1.2 基于稀疏编码和ICA的带噪语音信号盲分离

 3.2 基于麦克风阵列的语音信号增强方法

3.2.1 麦克风阵列结构

3.2.2 麦克风阵列语音处理技术

3.2.3 噪声场的空间相干性

3.2.4 经典的麦克风阵列语音增强方法

3.2.5 基于ICA的麦克风阵列语音增强系统

3.2.6 计算机仿真比较和性能分析

 3.3 欠定情况下混叠语音信号盲分离

3.3.1 系统模型和先验假设

3.3.2 系统框图

3.3.3 混叠矩阵估计

3.3.4 源信号估计

3.3.5 计算机仿真比较和性能分析

 3.4 卷积混叠语音信号盲分离

3.4.1 概述

3.4.2 基于单个时间点观测样本的最小输出熵算法

3.4.3 基于频域多步骤基准重列算法

参考文献

第4章 基于ICA的图像/视频数字水印

 4.1 基于ICA的图像表征

4.1.1 混叠图像盲源分离

4.1.2 图像的独立块表征

4.1.3 图像的下采样独立分解表征

4.1.4 基于ICA的多层图像分解与小波多尺度分析的比较

 4.2 基于ICA的图像数字水印

4.2.1 数字水印概述

4.2.2 基于混叠图像盲分离的图像水印技术

4.2.3 基于独立块的图像水印技术

4.2.4 基于下采样的图像水印技术

 4.3 基于ICA的视频特征提取

4.3.1 概述

4.3.2 视频的独立块特征

4.3.3 视频的独立动态分量特征

4.3.4 视频的独立内容特征

 4.4 基于ICA的视频数字水印

4.4.1 概述

4.4.2 基于独立块的视频水印技术

4.4.3 基于独立动态分量的视频水印技术

4.4.4 基于独立内容的视频水印技术

 参考文献

第5章 基于ICA的空时无线通信系统盲检测

 5.1 概述

 5.2 基于ICA的空时无线通信系统模型变换

5.2.1 多天线空时无线通信系统模型

5.2.2 ICA盲源分离系统模型

5.2.3 面向ICA的空时系统模型变换

 5.3 基于ICA的空时通信系统盲检测方案

5.3.1 基于信道估计的ML接收机

5.3.2 基于ICA的空时系统检测模型

5.3.3 ICA预处理操作

5.3.4 盲检测的三种经典ICA算法

5.3.5 幅度和顺序不确定性的判定

5.3.6 基于ICA的正交盲检测方案

5.3.7 ICA盲检测方案与非盲检测方案的比较

 5.4 仿真结果号陸能分析

5.4.1 ICA盲检测方案的基本性能

5.4.2 ICA盲检测方案收敛特性的分析

5.4.3 基于ICA的正交盲检测方案的性能分析

 5.5 ICA盲接收技术在空时通信中的其他应用

5.5.1 波束空时码系统的盲检测方案

5.5.2 基于ICA的辅助信道估计方法

 参考文献

第6章 盲信号处理的其他应用

 6.1 ICA在耳声发射中的应用

6.1.1 耳声发射概述

6.1.2 用ICA去除TEOAE伪迹算法

6.1.3 瞬态诱发耳声发射的时频分析

 6.2 ICA在图像超分辨率中的应用

6.2.1超分辨率概念

6.2.2 基于ICA的人脸超分辨率

 6.3 ICA在图像检索中的应用

6.3.1 基于主独立内容特征的图像检索

6.3.2 基于主独立内容特征图像检索的改进方案

 6.4 图像盲反卷积

6.4.1 图像盲反卷积的概念

6.4.2 带噪声的模糊图像盲复原方法

6.4.3 基于进化计算的盲图像反卷积算法

参考文献