1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....非线性函数与源信号的概率密度函数有关，但实际上源信号的概率密度函数是未知的，通常对不同的分布采用不同的非线性函数，对亚高斯信号采用，对超高斯信号采用。自然梯度法在弯曲空间中，不能按照欧几里得范数来确定距离，而应该以黎曼几何来确定距离，等人对空间引入个自然黎曼度量并证明在参数的黎曼空间中，真正的最速下降方法不是标准的负梯度方向，而是如下的方向代入式中，可以得到相应的自然梯度法迭代公式实验结果表明，自然梯度法能保证最终结果是全局最优的，该算法对信号不要求做预白化处理，能适应大多数信号模型，分离效果很好盲源分离的几种经典算法算法等人较早证明，当源信号为不相关的非白平稳随机过程时，可以通过观测信号的相关矩阵的特征值实现信号盲分离......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....愿意承担切相关的法律责任。南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档允许论文被查阅和借阅可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相致。论文的公布包括刊登授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名日期研究生签名导师签名日期万方数据摘要在微型电脑和大规模集成电路普及的今天，电磁噪声干扰正成为人们生活中日益突出的问题，各国也纷纷制定标准以约束产品的噪声辐射量。因此，在产品设计之初，就必须严格掌控其辐射功率，旦出现辐射问题就必须快速寻找病因所在，进行整改和重设计，以缩短产品的设计周期。然而通常情况下，技术人员往往依靠其经验对问题产品进行问题的定位，效率往往十分低下，因而急需种规范化的方法来对电磁干扰噪声进行快速溯源......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....首先假设预白化信号与源信号之间的关系式为其中为未知的正交矩阵。设分离矩阵为个正交矩阵，则分离信号为其中，仍为正交矩阵。显然，当正交矩阵满足条件，则信号得以分离。其中为对角元素绝对值为的对角矩阵，为置换矩阵。证明，在源信号中只包含个高斯信号的情况下，下面目标函数的最大化，即分离系统输出信号的阶累积量的平方和的最大化是信号分离的个充分条件，即其中，为分离系统输出信号的阶累积量。算法实现如下路长度的观测信号用的矩阵表示，对进行奇异值分解，即。令以及，则为预白化信号但非归化。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章盲源分离基本理论对正交矩阵进行初始化。确定最大迭代次数，对目标函数中的任意两项通过旋转使其达到最大值。分离信号，并对进行归化，使其值在，范围内。由于算法采用高阶累量......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....这是部分四阶累量与所有自累积量平方和的最大化问题。根据四阶累量的平方和性质，目标函数的最大化等价于除所包含的四阶累量之外的所有互累积量平方和的最小化，因此可以实现信号分离。目标函数式十分复杂，但是证明，它与组矩阵的量和对角化问题等价，而且这组矩阵包含了所有的四阶累量，因而不仅简化了算法的计算复杂度，同时还提高了算万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章盲源分离基本理论法的性能。算法步骤如下对观测的信号进行预白化，得到预白化信号。由预白化信号计算所有四阶累量，并计算个最大特征值所对应的累量特征矩阵对，。利用酉矩阵对进行近似联合对角化。分离信号。因为算法中利用了所有的四阶累量，因此具有良好的稳定性。算法可以被推广到任意阶累积量。算法在观测信号预白化的前提下，从分离系统输出信号互信息最小化出发，通过对信号概率密度函数的展开......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....并且由于采用全部观察数据，算法具有较好的稳定性。此外，算法采用半解析的方式，因此计算复杂度很低。不动点算法不动点算法是建立在四阶累量最大化基础之上的，每次可以估计个源信号，或者同时估计若干个源信号。该算法先对观测信号进行预白化，使得观测信号与源信号之间构成正交变换系，然后用正交矩阵进行信号分离。因此，在四阶累量最大化的同时，需要保持分离矩阵的正交性质。不动点算法的优点是不存在学习因子的选择问题，而且收敛速度快，可以实现信号的单个抽取。此外，该算法对源信号的超高斯性或者亚高斯性没有限制。假设为满足正交约束条件的分离矩阵，为源信号进过预白化后的信号，那么分离信号为在算法中，目标函数的其中，为分离系统输出信号的阶累积量极大化通过种巧妙的半解析方法完成，而如果采用不动点算法对该方程求解，那么就得到了所谓的不动点算法......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....由于默认是正定情况，因此有个观测信号考虑到暗室条件下隔离效果很理想，且没有反射波干扰，因此设定输入信噪比为混合矩阵为个的方阵，为了保证仿真条件的致性，因此采用固定的混合矩阵对源信号进行混合，混合矩阵表示如下万方数据单位代码密级公开硕士学位论文论文题目基于欠定盲源分离和支持向量机的辐射干扰溯源研究宋剑邱晓晖信号与信息处理现代通信中的智能信号处理工学硕士年月学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....那么，令，，由于满足正交约束条件，因此有两两相互正交。可以得到分离信号，根据中心极限定理，在保证满足正交条件的情况下，如果是分离信号，那么的阶累量定达到极大值或者极小值。因此，可以将源信号分离的问题转化为如下的万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章盲源分离基本理论最优化问题算法流程如下对观测信号进行预白化，即，其中，为的奇异值分解中的特征值对角阵，为奇异值分解中的左奇异阵。初始化，且保证各列之间正交归化。，计算出，对进行列归化。如果尚未接近单位矩阵，则返回第三步，否则结束。文献表明，该算法的收敛速度很快，通常只需要几步便可以达到收敛，并且分离效果很好，因而被广泛使用......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....当源信号满足如下几个条件时，混合系统是可辨识的，即源信号可以被分离出来混合矩阵是列满秩的，即源信号为零均值的平稳随机过程，且源信号之间互不相关。存在，使得，即源信号间具有不同形状的功率谱密度。算法步骤如下计算观测信号的零延迟相关矩阵并进行奇异值分解，即。令预白化矩阵为，则，为预白化后的观测信号。选择时间延迟，使得矩阵保证的时间延迟相关矩阵的对称性具有不同的特征值，且对进行奇异值分解，得到正交矩阵。，即为分离的源信号。算法算法由于年提出，是基于四阶累量的特征矩阵近似联合对角化盲分离算法，该算法具有很高的分离性能，而且分离性能与混合矩阵无关......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....化算法盲源分离的几种经典算法算法算法算法不动点算法几种经典算法仿真比较本章小结第三章欠定盲源分离理论和算法欠定盲源分离的基本研究思路欠定盲源分离的基本理论知识信号分布特性稀疏性度量聚类基于统计稀疏分解的欠定盲源分离方法算法单源检测源信号估计算法本章小结第四章基于样点筛选的混合矩阵估计算法矩阵估计的原理势函数法估计矩阵势函数法拉普拉斯势函数法基于势函数和支持向量回归的混合矩阵估计算法基于势函数的源信号个数估计算法样点的筛选算法本章小结万方数据第五章基于支持向量机的聚类方向估计算法支持向量机基本理论线性分类问题基于核函数的非线性分类器基于支持向量回归的混合矩阵估计算法基于经验模态分解的信号特征提取经验模态分解基本原理采用对信号进行特征提取仿真分析本章小结第六章总结与展望参考文献附录攻读硕士学位期间撰写的论文附录攻读硕士学位期间参加的科研项因此，将式代入式可以得到极大似然函数对分离矩阵的梯度将式代入式得到......”。