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研究生: 李敬中
Li, Ching-Chung
論文名稱: 未知電磁場訊號源分離及其相位恢復之探討
Study on Blind Phase Retrieval and Source Separation of Electromagnetic Fields
指導教授: 陳志隆
Chern, Jyh-Long
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 理學院 - 物理學系
Department of Physics
論文出版年: 2002
畢業學年度: 90
語文別: 中文
論文頁數: 72
中文關鍵詞: 複數訊號未知訊號分離電磁波訊號
外文關鍵詞: Blind Signal
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  • 在本論文中,我們主要研究於未知訊號分離的問題,並將其拓展到複數的電磁波訊號的分離問題上面,將訊號的振幅分離及相位差恢復出來。並且針對已知的未知訊號分離的方法加以探討,找出快速的近似方法將其最佳化。

    In this thesis, we study on blind signal separation, and extend to the question of complex blind signals of electromagnetic fields, separating the amplitude and retrieving the Phase of signals. And we study on previous methods of separation of blind signals for finding a new quick- approximate method to optimize it.
    In this thesis, the classical issue of blind source separation is addressed. We show how to make phase retrieval and intensity separation for mixed complex electromagnetic fields. The issue of optimization also is discussed.

    中文摘要 英文摘要(Abstract) 目錄 圖表目錄 第一章 序論 一、何謂未知訊號分離? …………………………………………………… 1- 1 二、電磁波分離的困難所在 ………………………………………………… 1- 2 三、本論文主要內容 ………………………………………………………… 1- 3 四、參考文獻 ………………………………………………………………… 1- 3 第二章 未知訊號分離方法 一、類神經網路 ……………………………………………………………… 2- 1 二、最小平方的類神經分離方法 …………………………………………… 2- 2 三、時間延遲相關度(Time Delay Correlation)類神經法 ……………… 2- 5 四、時間延遲相關度特徵值求解法(M-S法) ……………………………… 2- 7 五、各種方法之優點比較 …………………………………………………… 2- 9 六、參考文獻 ………………………………………………………………… 2-10 第三章 未知複數訊號分離 一、數學模型 ………………………………………………………………… 3- 1 二、採用M-S法求得初步分離訊號 ………………………………………… 3- 2 三、初步分離訊號的判別及振幅還原 ……………………………………… 3- 3 四、相位差的比例調整 ……………………………………………………… 3- 5 五、小結 ……………………………………………………………………… 3- 6 六、參考文獻 ………………………………………………………………… 3- 7 第四章 未知訊號分離摹擬 一、摹擬工作簡介 …………………………………………………………… 4- 1 二、兩低頻複數正弦波 ……………………………………………………… 4- 3 三、兩載波頻率相近且高於偵測器速度的正弦調幅波 …………………… 4- 4 四、兩載波頻率不相近且高於偵測器速度的正弦調幅波 ………………… 4- 6 五、兩載波頻率相近且高於偵測器速度的羅倫茲訊號調幅波 …………… 4- 8 六、一載波頻率高於偵測器速度的羅倫茲訊號和一相近頻率之雜訊 …… 4-10 七、一羅倫茲訊號和一振幅相位皆為亂數的雜訊分離 …………………… 4-11 八、小結 ……………………………………………………………………… 4-13 九、參考文獻 ………………………………………………………………… 4-14 第五章 無零值訊號的分離及τ值最佳化 一、使用特徵值判斷干涉項 ………………………………………………… 5- 1 二、解方程式求初步分離訊號偏移值的方法 ……………………………… 5- 3 三、M-S法有時無法作用的原因及避免方法 ……………………………… 5- 5 四、使用簡併程度函數來做M-S法的摹擬 ………………………………… 5- 6 五、簡併函數訂定 …………………………………………………………… 5- 8 六、特徵值簡併程度函數法與參考訊號法比較 ……………………………… 5-11 七、簡併函數法使用在複數電磁波訊號的分離上 …………………………… 5-13 八、小結 ……………………………………………………………………… 5-14 九、參考文獻 ………………………………………………………………… 5-15 第六章 討論與未來工作 一、討論 ……………………………………………………………………… 6- 1 二、未來工作及展望 ………………………………………………………… 6- 2 三、參考文獻 ………………………………………………………………… 6- 2 附錄 附錄A 複數訊號分離程式 附錄B 特徵值簡併函數程式

    [1] A. Cichocki and R. Unbhauen, “Neural Networks for Optimization and Signal Processing,” JOHN WILEY & SONS, 1993, pp.461-474
    [2] J. Herault and C. Jutten, “Space or time adaptive signal processing by neural network models,” in AIP Conf. Proc., snowbird, UT 1986,pp.206-211
    [3] L. Molgedey and H. G. Schuster, “Separation of a Mixture of Independent Signals Using Time Delayed Correlations”, Physical Review Latters, vol.72, no.23, pp. 3634-3637 JUNE 1994
    [3] C. Jutten and J. Herault, “Indepent component analysis (INCA) versus principal component analysis”, in Signal Processing IV, Ed. J.Llacoume, Elsevier, Amsterdam, 1988, pp.643-646
    [4] C. Jutten and J. Herault, “Blind separation of sources, Part I: An adaptive algorithm based on neuromimetic architecture”, Signal Processing, vol.24, 1991, pp.1-10
    [5] P. Comon, C. Jutten and J. Herault, “Blind separation of sources, Part II: problem statement”, Signal Processing, vol.24, 1991, pp.11-20
    [6] E. Sorouchyari, “Blind separation of sources, Part III: stability analysis,” Signal Processing, vol.24, 1991, pp.21-29
    [7] J. Cardoso, “Source separation using higher order moments,” Proc. IEEE ICASSP, 1989, vol.4, pp.2109-2112
    [8] J. Cardoso, “Super-symmetric decomposition of the fourth-order cumulant tenser; Blind identification of more sources than sensors,” Proc. IEEE ICASSP-91 Toronto, 1991, pp.3109-3112
    [9] J. Vandewalle and B. De Moore, ”A variety of applications of singular value decomposition in indentification and signal processing,” in SVD and Signal Processing, ed. E. F. Deprettere, Elsevier, Amsterdam, 1988, pp.43-91.
    [10] A. Cichocki and T. Lobos, “Adaptive analogue network for real-time estimation of basic waveforms of voltages and currents,” IEE Proc. Part-C, vol.139, 1992, pp. 343-350
    [11] P. Holland and R. Welsch, “Robust regression using iteratively reweighted least squares,” Communications in Statistics-Theory and Methods, vol. A6, 1977, pp.813-827.
    [12] A. Cichocki and L. Moszczynski, ”New learning algorithm for blind seperation of sources,” Electronics Letter, vol.28, no.21, 1992, pp.1986-1987

    下載圖示
    2002-06-05公開
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