双模噪声背景下的常见滤波器性能分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 综述 | 第8-13页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·选题的目的 | 第8-9页 |
| ·双模噪声研究的意义 | 第9-10页 |
| ·本文研究工作及创新点 | 第10-11页 |
| ·章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 双模噪声理论分析 | 第13-18页 |
| ·非高斯噪声的理论分析 | 第13-17页 |
| ·双模噪声的三种模型 | 第15页 |
| ·双模噪声的统计特性分析 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 信号估计理论 | 第18-28页 |
| ·基本估计理论 | 第18-20页 |
| ·Bayes 方法理论分析 | 第18-19页 |
| ·Bayes 基本原理 | 第19-20页 |
| ·估计准则 | 第20-27页 |
| ·最大后验概率（MAP）估计准则 | 第20-21页 |
| ·最大似然(ML)估计准则 | 第21-22页 |
| ·最小均方误差(MMSE)估计准则 | 第22-23页 |
| ·最小平均绝对误差估计准则 | 第23页 |
| ·最小二乘估计(LSE)准则 | 第23-24页 |
| ·不同风险函数对应的 Bayes 估计 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 非高斯噪声中的粒子滤波算法研究 | 第28-38页 |
| ·统计信号 | 第28-29页 |
| ·粒子滤波理论 | 第29-34页 |
| ·卡尔曼滤波(KF)算法理论分析 | 第29-31页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 ( EKF )算法理论分析 | 第31-32页 |
| ·粒子滤波(PF)理论分析 | 第32-33页 |
| ·EKPF 算法分析 | 第33-34页 |
| ·本文改进的粒子滤波算法 | 第34-35页 |
| ·仿真实验结果 | 第35-37页 |
| ·结论 | 第37-38页 |
| 第五章 双模噪声背景下的一种仿射投影算法研究 | 第38-48页 |
| ·自适应滤波理论 | 第38-39页 |
| ·本文改进算法及分析 | 第39-43页 |
| ·仿射投影算法(APA)基本原理介绍 | 第39-41页 |
| ·自适应正则化仿射投影算法 | 第41-42页 |
| ·本文算法的改进 | 第42-43页 |
| ·实验仿真 | 第43-46页 |
| ·结论 | 第46-48页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第48-50页 |
| ·工作总结 | 第48-49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 硕士期间所发表论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
