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基于子带分解的共轭梯度自适应回声抵消算法研究

第一章 绪论第6-12页
    1.1 回声的特点第7-8页
        1.1.1 回声源复杂第7-8页
        1.1.2 回声路径的延迟大第8页
        1.1.3 回声路径的延迟抖动大第8页
    1.2 声学基础第8-9页
    1.3 声学回声的控制第9-11页
        1.3.1 声学回声抑制第9页
        1.3.2 声学回声抵消器第9-11页
    1.4 目前声学回声抵消技术难点第11页
    1.5 本文研究的主要内容及研究结果第11页
    1.6 论文章节安排第11-12页
第二章 自适应滤波算法第12-21页
    2.1 自适应滤波器第13-15页
        2.1.1 FIR滤波器第14-15页
        2.1.2 IIR滤波器第15页
    2.2 自适应算法第15-21页
        2.2.1 常用的几种自适应算法第16-18页
        2.2.2 共轭梯度自适应算法第18-21页
第三章 子带算法第21-39页
    3.1 多抽样率技术概述第21-24页
        3.1.1 整数倍抽取第22-23页
        3.1.2 整数倍内插第23-24页
    3.2 子带自适应滤波第24-32页
        3.2.1 分析部分第24-26页
        3.2.2 综合部分第26-27页
        3.2.3 两个子带的子带自适应滤波器第27-29页
        3.2.4 多速率系统著名恒等式第29-30页
        3.2.5 由恒等式重建后的子带自适应滤波器第30-32页
    3.3 本文使用的子带结构第32-39页
        3.3.1 原型滤波器设计第34-36页
        3.3.2 余弦调制滤波器组第36-39页
第四章 计算机仿真及效果分析第39-49页
    4.1 回声路径的选择第39页
    4.2 共轭梯度算法与NLMS算法性能比较第39-41页
    4.3 高斯白噪声背景下回声抵消效果分析第41-43页
    4.4 有色噪声背景下回声抵消效果分析第43-46页
    4.5 本文提出方法与NLMS回声抵消器性能比较第46页
    4.6 结论第46-47页
    4.7 对进一步研究的考虑第47-49页
第五章 对一种低计算复杂度快速收敛的递推Capon谱估计算法的研究第49-56页
    5.1 Capon功率谱和幅值估计器第49-51页
    5.2 1的递推算法第51-52页
    5.3 算法的仿真结果第52-55页
    5.4 结 论第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-60页
中文摘要第60-64页
英文摘要第64页

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