| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 研究现状及意义 | 第7-8页 |
| 1.3 研究综述 | 第8-10页 |
| 1.3.1 自适应滤波技术 | 第8-9页 |
| 1.3.2 自适应滤波技术的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文研究主要内容 | 第10-11页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 常见噪声介绍及非高斯噪声理论分析 | 第13-21页 |
| 2.1 噪声分类 | 第13-15页 |
| 2.1.1 白噪声 | 第13-14页 |
| 2.1.2 有色噪声 | 第14页 |
| 2.1.3 带限白噪声 | 第14-15页 |
| 2.1.4 脉冲噪声 | 第15页 |
| 2.2 非高斯噪声简介 | 第15-17页 |
| 2.3 双模噪声数学模型 | 第17-18页 |
| 2.4 多模噪声及其统计特性 | 第18-20页 |
| 2.4.1 多模噪声的数学模型 | 第19页 |
| 2.4.2 多模噪声的统计特性 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 自适应滤波原理与算法 | 第21-35页 |
| 3.1 自适应滤波器基本原理 | 第21-23页 |
| 3.1.1 自适应滤波器的特征 | 第21-22页 |
| 3.1.2 自适应滤波概述 | 第22-23页 |
| 3.2 基本结构 | 第23-25页 |
| 3.2.1 横向型 | 第23-24页 |
| 3.2.2 对称横向型 | 第24页 |
| 3.2.3 格型结构 | 第24-25页 |
| 3.3 自适应滤波器的性能指标 | 第25-26页 |
| 3.4 自适应滤波器的应用 | 第26-28页 |
| 3.4.1 预测 | 第26-27页 |
| 3.4.2 系统辨识 | 第27页 |
| 3.4.3 噪声抑制 | 第27-28页 |
| 3.5 自适应滤波的常见算法 | 第28-34页 |
| 3.5.1 最陡下降法 | 第28-29页 |
| 3.5.2 牛顿法 | 第29-30页 |
| 3.5.3 最小均方（LMS）算法 | 第30-33页 |
| 3.5.4 NLMS算法 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 变步长自适应滤波算法 | 第35-43页 |
| 4.1 固定步长LMS自适应算法的仿真 | 第35-36页 |
| 4.2 归一化LMS自适应算法的仿真 | 第36-37页 |
| 4.3 基于贝塞尔函数的变步长LMS算法 | 第37-39页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第37-39页 |
| 4.3.2 基于Bessel函数的变步长LMS算法的仿真 | 第39页 |
| 4.4 多级自适应滤波算法的仿真 | 第39-42页 |
| 4.4.1 两个LMS算法组合实现二级滤波 | 第40页 |
| 4.4.2 两个变步长LMS算法组合实现二级滤波 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于变步长NLMS-Newton算法的多模噪声抑制研究 | 第43-50页 |
| 5.1 引言 | 第43-44页 |
| 5.2 NLMS-Newton算法 | 第44页 |
| 5.3 修正相关估计的NLMS-Newton算法 | 第44-46页 |
| 5.3.1 相关矩阵的估计方法 | 第45页 |
| 5.3.2 修正的NLMS-Newton算法 | 第45-46页 |
| 5.4 步长随信噪比变化的NLMS-Newton算法 | 第46-47页 |
| 5.5 仿真与结果分析 | 第47-49页 |
| 5.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 总结 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
