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并行滤波算法及其脉动阵结构研究

中文摘要第1-6页
英文摘要第6-12页
第一章 绪论第12-21页
 1.1 并行处理和脉动阵结构设计的发展与现状第12-14页
 1.2 高速并行滤波算法和滤波器结构研究现状第14-18页
 1.3 本文主要工作第18-21页
第二章 FIR滤波器并行脉动阵结构第21-47页
 2.1 引言第21-22页
 2.2 基于多项式分解并有FIR滤波器第22-28页
  2.2.1 数字多项式信号并行表示第22页
  2.2.2 FIR滤波器系统功耗第22-23页
  2.2.3 FIR滤波器并行结构第23-25页
  2.2.4 减少乘法单元个数的FIR滤波器并行结构第25-28页
 2.3 FIR滤波器并行脉动阵结构第28-40页
  2.3.1 常规的FIR滤波器脉动阵结构第28-30页
  2.3.2 FIR滤波器的并行脉动阵结构第30-35页
  2.3.3 并行脉动阵结构与常规脉动阵结构性能比较第35-38页
  2.3.4 脉动阵结构的数据吞吐率第38页
  2.3.5 应用举例第38-40页
 2.4 基于FIR滤波器并行脉动阵的一种小波分解滤波器并行结构第40-45页
  2.4.1 离散小波分解的快速算法第40-43页
  2.4.2 一种适合于小波塔式分解和重构的并行FIR滤波器脉动阵结构第43-44页
  2.4.3 实验仿真第44-45页
 2.5 本章小结第45-47页
第三章 基于多项式分解并行IIR滤波器第47-58页
 3.1 引言第47页
 3.2 IIR滤波器并行实现第47-50页
 3.3 一种新的IIR滤波器并行脉动阵结构及其改进结构第50-56页
  3.3.1 IIR滤波器常规脉动阵结构第51-52页
  3.3.2 IIR滤波器并行脉动阵结构第52-55页
  3.3.3 IIR滤波器脉动阵结构性能分析第55-56页
 3.4 实验仿真第56-57页
 3.5 本章小结第57-58页
第四章 FIR滤波并行自适应算法第58-77页
 4.1 引言第58页
 4.2 并行自适应滤波及其LMS算法第58-64页
  4.2.1 并行自适应滤波第58-61页
  4.2.2 基于梯度的并行LMS算法第61-62页
  4.2.3 算法步长因子的选择第62-64页
 4.3 算法性能分析第64-67页
  4.3.1 收敛时间第64-65页
  4.3.2 失调量第65-67页
 4.4 几种并行自适应LMS算法实现方法第67-69页
 4.5 实验仿真第69-76页
 4.6 本章小结第76-77页
第五章 并行延时LMS(PDLMS)算法及并行流水线LMS(PPIPLMS)算法第77-101页
 5.1 引言第77页
 5.2 DLMS算法和PIPLMS算法第77-82页
  5.2.1 DLMS算法第77-81页
  5.2.2 PIPLMS算法第81-82页
 5.3 并行DLMS算法第82-88页
  5.3.1 算法原理第82-83页
  5.3.2 性能分析第83-88页
 5.4 并行PIPLMS算法第88-92页
  5.4.1 算法原理第88-89页
  5.4.2 性能分析第89-92页
 5.5 实验仿真第92-100页
 5.6 本章小结第100-101页
第六章 自适应滤波器脉动阵结构第101-115页
 6.1 引言第101-102页
 6.2 基于PDLMS算法的自适应滤波器脉动阵结构第102-109页
  6.2.1 基于DLMS算法的脉动阵结构第102-105页
  6.2.2 基于PDLMS算法的脉动阵结构第105-109页
 6.3 基于PPIPLMS算法的自适应滤波器脉动阵结构第109-114页
  6.3.1 基于PIPLMS算法的脉动阵结构第109-111页
  6.3.2 基于PPIPLMS算法的脉动阵结构第111-114页
 6.4 本章小结第114-115页
第七章 工作总结与展望第115-118页
 7.1 工作总结第115-117页
 7.2 展望第117-118页
致谢第118-120页
参考文献第120-133页
博士学习阶段(合作)撰写与发表的主要论文第133-134页
博士学习阶段参加的科研项目第134页

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