自适应滤波器中LMS算法的研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文背景及意义 | 第9-10页 |
| ·自适应滤波器的发展过程 | 第10-13页 |
| ·自适应滤波器的历史 | 第10页 |
| ·自适应滤波器的研究现状 | 第10-11页 |
| ·自适应滤波器的发展前景 | 第11-13页 |
| ·论文主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 自适应滤波器原理及其典型应用 | 第15-19页 |
| ·自适应滤波器的基本原理 | 第15-16页 |
| ·自适应滤波器的性能指标 | 第16页 |
| ·自适应滤波器的典型应用 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 最小均方(LMS)算法 | 第19-31页 |
| ·最小均方(LMS)算法概述 | 第19-20页 |
| ·性能分析 | 第20-24页 |
| ·收敛性 | 第20-22页 |
| ·收敛速度 | 第22-23页 |
| ·稳态误差 | 第23-24页 |
| ·计算复杂度 | 第24页 |
| ·可调参数对LMS算法性能的影响 | 第24-26页 |
| ·NLMS算法概述 | 第26-27页 |
| ·LMS算法的研究分支 | 第27-30页 |
| ·稀疏的LMS算法(又称系数比例自适应算法) | 第27-28页 |
| ·仿射投影符号算法 | 第28-29页 |
| ·其它一些LMS算法的发展 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 系数比例自适应算法及其应用 | 第31-59页 |
| ·系数比例自适应算法概述 | 第31-32页 |
| ·网络回声消除原理 | 第32-34页 |
| ·现有的改进算法 | 第34-38页 |
| ·IPNLMS算法 | 第34-35页 |
| ·MPNLMS算法 | 第35-36页 |
| ·IMPNLMS算法 | 第36-37页 |
| ·系数比例仿射投影算法 | 第37-38页 |
| ·本文的改进算法 | 第38-51页 |
| ·算法推导 | 第38-41页 |
| ·计算机仿真结果 | 第41-50页 |
| ·复杂度分析 | 第50-51页 |
| ·降低系数比例自适应算法的复杂度 | 第51-58页 |
| ·对MPNLMS算法的简化推导 | 第51-54页 |
| ·通过减少归一化降低算法计算复杂度 | 第54-55页 |
| ·计算机仿真实验 | 第55-57页 |
| ·其它降低计算复杂度的方法 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 仿射投影符号算法及其改进 | 第59-73页 |
| ·仿射投影符号算法概述 | 第59-61页 |
| ·现有的改进算法 | 第61-63页 |
| ·变步长的仿射投影符号算法的改进 | 第63-69页 |
| ·变步长仿射投影算法改进一 | 第63-65页 |
| ·变步长仿射投影算法改进二 | 第65-66页 |
| ·计算机仿真结果 | 第66-68页 |
| ·复杂度分析 | 第68-69页 |
| ·对比例仿射投影符号算法的优化 | 第69-72页 |
| ·优化推导 | 第69-70页 |
| ·计算机仿真结果 | 第70-72页 |
| ·本章小节 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·本文总结及主要贡献 | 第73-74页 |
| ·下一步工作展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第83页 |
