基于HR微分算子的四元数自适应滤波算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 四元数微分理论的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 四元数自适应滤波算法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 基本知识储备 | 第16-28页 |
| 2.1 四元数的微分理论 | 第16-24页 |
| 2.1.1 四元数基本运算及其性质 | 第16-19页 |
| 2.1.2 四元数导数及运算法则 | 第19-24页 |
| 2.1.3 四元数的泰勒展式 | 第24页 |
| 2.2 自适应滤波算法 | 第24-27页 |
| 2.2.1 自适应滤波算法的基本知识 | 第24-26页 |
| 2.2.2 最小均方算法 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 HR微分新的证明方法 | 第28-38页 |
| 3.1 基于HR的梯度和海森矩阵 | 第28-33页 |
| 3.2 HR微分算子的运算法则 | 第33-35页 |
| 3.2.1 HR微分算子的乘积求导法则 | 第33-34页 |
| 3.2.2 HR微分算子的复合函数求导法则 | 第34-35页 |
| 3.3 泰勒展开式的新证明 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 四元数最小均方自适应滤波算法 | 第38-50页 |
| 4.1 四元数严格线性最小均方算法 | 第38-40页 |
| 4.2 四元数半宽线性最小均方算法 | 第40-43页 |
| 4.3 四元数宽线性最小均方算法 | 第43-45页 |
| 4.4 三种QLMS算法估值的最小误差比较 | 第45-48页 |
| 4.5 一种新的低复杂度的宽线性算法 | 第48-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
