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LMS自适应滤波算法的收敛性能研究与应用

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-26页
   ·论文研究的背景及意义第12-13页
   ·自适应滤波器及其典型应用第13-16页
     ·自适应滤波器的基本原理第13-14页
     ·自适应滤波器的典型应用第14-16页
   ·自适应滤波算法第16-22页
     ·自适应滤波算法的研究分支第16-18页
     ·最小均方算法(LMS)第18-22页
   ·论文的主要研究内容第22-24页
   ·符号及缩写第24-26页
第2章 最小均方(LMS)算法第26-44页
   ·维纳滤波第26-29页
     ·正交性原理第26-27页
     ·维纳-霍夫方程第27-28页
     ·误差性能曲面第28-29页
   ·最速下降法第29-34页
     ·基本思想第29-30页
     ·应用于维纳滤波第30-32页
     ·收敛性分析第32-34页
   ·最小均方(LMS)算法第34-42页
     ·推导过程第34-35页
     ·性能指标及性能分析第35-40页
     ·可调参数对性能影响第40-42页
   ·归一化LMS算法第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第3章 近似最优变步长LMS算法分析第44-64页
   ·变步长LMS研究现状第44-54页
     ·变步长LMS算法的思想第44-47页
     ·利用误差信号迭代步长第47-51页
     ·利用梯度向量迭代步长第51-53页
     ·最优变步长LMS算法第53-54页
   ·近似最优的变步长LMS算法第54-58页
     ·理论最优的变步长LMS算法第54-56页
     ·近似最优的变步长LMS算法第56-58页
   ·近似最优变步长LMS算法的稳态分析第58-63页
     ·两点假设第58页
     ·稳态分析第58-61页
     ·仿真验证第61-63页
   ·本章小结第63-64页
第4章 改进的变步长LMS算法第64-88页
   ·一种基于梯度向量的变步长LMS算法第64-71页
     ·算法提出第64-65页
     ·稳态分析第65-67页
     ·仿真验证第67-71页
   ·矢量变步长LMS算法第71-86页
     ·指数衰减结构的矩阵步长算法第71-78页
     ·矢量变步长LMS算法第78-86页
   ·本章小结第86-88页
第5章 分数阶数变阶数LMS算法分析第88-110页
   ·变阶数LMS算法研究现状第88-95页
     ·概述第88-89页
     ·整数阶数变阶数LMS算法第89-93页
     ·分数阶数变阶数LMS算法第93-95页
   ·分数阶数变阶数LMS算法的稳态分析第95-109页
     ·向量分割第95-97页
     ·稳态分析第97-101页
     ·参数选择依据第101-105页
     ·仿真验证第105-109页
   ·本章小结第109-110页
第6章 改进的变阶数LMS算法第110-137页
   ·步长迭代与阶数迭代结合算法第110-114页
     ·算法提出第110-111页
     ·仿真验证第111-114页
   ·变迭代参数的变阶数LMS算法第114-125页
     ·算法提出第114-116页
     ·算法描述第116-117页
     ·仿真验证第117-125页
   ·变误差宽度的变阶数LMS算法第125-135页
     ·算法提出第125-126页
     ·理论分析第126-127页
     ·仿真验证第127-135页
   ·本章小结第135-137页
第7章 应用验证第137-147页
   ·信道均衡第137-141页
     ·概述第137-138页
     ·信道均衡原理第138-139页
     ·仿真验证第139-141页
   ·噪声消除第141-146页
     ·概述第141-142页
     ·噪声消除原理第142-144页
     ·仿真验证第144-146页
   ·本章小结第146-147页
结论第147-149页
参考文献第149-158页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第158-160页
致谢第160页

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