| 1 引言 | 第1-26页 |
| ·自适应信号处理系统及其应用 | 第20-21页 |
| ·自适应信号处理的理论和方法 | 第21-23页 |
| ·本人工作和论文结构 | 第23-26页 |
| 2 自适应滤波器和LMS算法 | 第26-40页 |
| ·自适应滤波器 | 第26-30页 |
| ·代价函数和误差性能曲面 | 第27页 |
| ·最优权矢量和自适应过程 | 第27-29页 |
| ·衡量自适应算法性能的指标 | 第29-30页 |
| ·LMS算法 | 第30-36页 |
| ·原理和实现方法 | 第30-31页 |
| ·收敛性分析 | 第31-36页 |
| ·Widrow的理论 | 第32-33页 |
| ·Horowitz和Feuer等的理论 | 第33-35页 |
| ·Butterweck等的理论 | 第35-36页 |
| ·提高LMS收敛速度的方法 | 第36-39页 |
| ·增大稳定步长的取值范围 | 第36-37页 |
| ·协调高速收敛和小稳态误差 | 第37-38页 |
| ·研究加速收敛的步骤 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 3 子带加权自适应滤波算法 | 第40-68页 |
| ·子带自适应滤波器 | 第40-43页 |
| ·文献回顾 | 第40-41页 |
| ·子带加权自适应滤波器 | 第41-42页 |
| ·多相分解子带自适应滤波器 | 第42-43页 |
| ·准备工作 | 第43-45页 |
| ·均值收敛分析 | 第45-50页 |
| ·收敛过程 | 第45-46页 |
| ·WSAF和LMS的均值收敛等价关系 | 第46-50页 |
| ·均方收敛性分析 | 第50-55页 |
| ·收敛过程 | 第50-52页 |
| ·稳态误差 | 第52-53页 |
| ·收敛速度 | 第53页 |
| ·最大步长 | 第53-55页 |
| ·一般去相关LMS算法的性能 | 第55-61页 |
| ·LMS算法的收敛速度 | 第56页 |
| ·一般的去相关LMS算法 | 第56-59页 |
| ·最大收敛速度 | 第57-58页 |
| ·保持相同稳态误差约束下的收敛速度 | 第58-59页 |
| ·定义新的收敛时间 | 第59-61页 |
| ·仿真试验 | 第61-65页 |
| ·验证WSAF和LMS的对应关系 | 第61-62页 |
| ·验证理论预测的均方收敛性能和稳态误差 | 第62-63页 |
| ·验证理论预测的最大步长 | 第63-64页 |
| ·验证子带个数对理论准确性的影响 | 第64-65页 |
| ·小结 | 第65-68页 |
| 4 自适应滤波器长度控制 | 第68-94页 |
| ·滤波器长度对LMS算法性能的影响 | 第68-73页 |
| ·文献回顾 | 第69-70页 |
| ·欠长滤波器辨识系统框图 | 第70-72页 |
| ·欠长滤波器的最优权矢量和最小均方误差 | 第72-73页 |
| ·最优滤波器长度序列 | 第73-79页 |
| ·欠长滤波器均方收敛性能 | 第73-74页 |
| ·代价函数的定义以及对步长的约束条件 | 第74-75页 |
| ·最优滤波器长度 | 第75-78页 |
| ·冲激响应呈指数衰减包络的最优滤波器长度 | 第78-79页 |
| ·最优滤波器长度搜索算法 | 第79-87页 |
| ·降采样后代价函数的性质 | 第80-82页 |
| ·最优滤波器长度搜索算法 | 第82-86页 |
| ·搜索算法在频域LMS算法中实现 | 第86-87页 |
| ·仿真试验 | 第87-91页 |
| ·采用最优长度序列的LMS的收敛性能 | 第87-88页 |
| ·最优滤波器长度搜索算法 | 第88-89页 |
| ·搜索算法在频域LMS中的实现 | 第89-91页 |
| ·小结 | 第91-94页 |
| 5 叠代步长控制 | 第94-116页 |
| ·步长控制的文献回顾 | 第94-97页 |
| ·基于经验的变步长算法 | 第94-95页 |
| ·对最优步长的研究 | 第95-96页 |
| ·变换域或基于子带分解的变步长算法 | 第96-97页 |
| ·最优变步长模型 | 第97-102页 |
| ·最优步长定理 | 第98-99页 |
| ·步长选择定理 | 第99-100页 |
| ·变步长算法收敛速度的理论极限 | 第100页 |
| ·最优步长序列 | 第100-101页 |
| ·最优相对步长叠代式 | 第101-102页 |
| ·最优变步长模型 | 第102页 |
| ·实现算法一:直接计算最优步长法 | 第102-104页 |
| ·最优初始相对步长的选择方法 | 第103页 |
| ·估计跳变系数有误差时最优步长叠代式的稳定性 | 第103页 |
| ·实现算法 | 第103-104页 |
| ·实现算法二:平行滤波器组算法 | 第104-111页 |
| ·算法描述 | 第105-107页 |
| ·性能分析 | 第107-109页 |
| ·快速实现 | 第109-111页 |
| ·仿真验证 | 第111-114页 |
| ·验证收敛性能 | 第112页 |
| ·验证跟踪性能 | 第112-113页 |
| ·验证平行滤波器组的快速实现算法 | 第113-114页 |
| ·小结 | 第114-116页 |
| 6 全面提高LMS收敛速度的算法 | 第116-126页 |
| ·去相关、滤波器长度控制及步长控制之间的关系 | 第116-120页 |
| ·仿真试验 | 第117-118页 |
| ·试验结果分析 | 第118-120页 |
| ·全面提高LMS收敛速度的实用算法 | 第120-122页 |
| ·仿真试验 | 第122页 |
| ·小结 | 第122-126页 |
| 7 非独立假设下均方收敛性能的研究 | 第126-136页 |
| ·独立假设 | 第126-128页 |
| ·独立理论及其矛盾 | 第126-127页 |
| ·文献回顾 | 第127页 |
| ·我们的思路 | 第127-128页 |
| ·大步长情况下精确描述均方收敛过程的修正公式 | 第128-132页 |
| ·独立假设下的均方收敛公式 | 第129页 |
| ·修正的均方收敛公式 | 第129-130页 |
| ·修正公式的理论意义 | 第130-132页 |
| ·仿真验证 | 第132-134页 |
| ·不同滤波器长度和相对步长条件下的比较 | 第133页 |
| ·不同观测噪声下的比较 | 第133-134页 |
| ·小结 | 第134-136页 |
| 8 应用 | 第136-144页 |
| ·回声抵消 | 第136-137页 |
| ·自适应均衡 | 第137-141页 |
| ·盲均衡 | 第141-144页 |
| 9 结论 | 第144-146页 |
| 附录Alph@chapter 子带自适应滤波器的相关数学公式和证明 | 第146-154页 |
| ·两个非重叠子带信号是不相关的 | 第146页 |
| ·简化均值收敛公式 | 第146-147页 |
| ·化简四阶矩F的表达式 | 第147-154页 |
| 附录Alph@chapter 叠代步长控制的相关数学公式和证明 | 第154-167页 |
| ·证明最优均方误差序列单调减收敛到最小均方误差 | 第154页 |
| ·证明最优相对步长序列单调减收敛到0 | 第154-167页 |