强噪声背景下噪声对消技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题的提出 | 第9-10页 |
| ·技术背景和发展方向 | 第10-14页 |
| ·技术背景 | 第11-12页 |
| ·发展方向 | 第12-14页 |
| ·研究的内容和方法 | 第14页 |
| ·研究的主要内容 | 第14页 |
| ·研究方法 | 第14页 |
| ·研究成果和论文结构特点 | 第14-16页 |
| ·研究成果 | 第14-15页 |
| ·结构特点 | 第15-16页 |
| 第2章 系统结构选取及算法性能分析 | 第16-30页 |
| ·自适应滤波技术及其应用 | 第16-17页 |
| ·自适应滤波器的组成 | 第17-18页 |
| ·滤波器结构选取 | 第18-20页 |
| ·自适应算法的选取 | 第20-26页 |
| ·最小均方(LMS)算法 | 第21-22页 |
| ·递归最小二乘(RLS)算法 | 第22-26页 |
| ·自适应噪声对消原理 | 第26-30页 |
| 第3章 基本RLS算法及改进算法 | 第30-46页 |
| ·最佳滤波准则 | 第30-31页 |
| ·不同应用环境下的RLS算法衡量标准 | 第31-34页 |
| ·自适应信道均衡器 | 第31-32页 |
| ·自适应信道估计器 | 第32-33页 |
| ·自适应噪声对消器 | 第33-34页 |
| ·RLS算法的改进策略 | 第34-38页 |
| ·采用可变遗忘因子λ的方法 | 第34-38页 |
| ·自相关矩阵的逆矩阵P(n) | 第38页 |
| ·几种改进的RLS算法 | 第38-46页 |
| ·可变遗忘因子的VFF-RLS算法 | 第39-41页 |
| ·自相关矩阵的逆矩阵加自扰动项的ISPRLS算法 | 第41-43页 |
| ·SVRLS算法 | 第43-46页 |
| 第4章 噪声对消仿真及分析 | 第46-69页 |
| ·强噪声背景下语音信号提取的仿真实验设计 | 第46-47页 |
| ·仿真实验中信号的选择 | 第46页 |
| ·仿真实验中噪声的选择 | 第46-47页 |
| ·消噪性能的衡量标准 | 第47页 |
| ·仿真实验结果及其分析 | 第47-69页 |
| ·标准RLS算法实验结果分析 | 第48-55页 |
| ·VFF-RLS算法实验结果分析 | 第55-59页 |
| ·ISPRLS算法实验结果分析 | 第59-63页 |
| ·SVRLS算法实验结果分析 | 第63-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 研究生履历 | 第74-75页 |
