基于多尺度小波变换的变步长LMS自适应滤波算法的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| ·LMS 自适应滤波算法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·自适应滤波的应用 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 第2章 自适应滤波技术的基本原理 | 第17-32页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·自适应滤波器的原理 | 第17-18页 |
| ·自适应滤波器的结构 | 第18-20页 |
| ·最陡下降法 | 第20-21页 |
| ·LMS 自适应滤波算法 | 第21-27页 |
| ·LMS 算法描述 | 第21-23页 |
| ·LMS 算法收敛条件 | 第23页 |
| ·LMS 算法的收敛速度及性能 | 第23-27页 |
| ·LMS 算法仿真研究 | 第27-29页 |
| ·仿真实验 | 第27-28页 |
| ·实验结果 | 第28-29页 |
| ·结果分析 | 第29页 |
| ·变步长 LMS 算法 | 第29-31页 |
| ·算法描述 | 第30-31页 |
| ·计算机仿真及分析 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 多尺度小波分析理论基础 | 第32-46页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·连续小波变换 | 第33-36页 |
| ·连续小波基函数 | 第33-35页 |
| ·连续小波变换的定义 | 第35-36页 |
| ·连续小波变换的离散化 | 第36-37页 |
| ·多分辨分析与快速正交小波变换算法 | 第37-43页 |
| ·多分辨分析 | 第37-41页 |
| ·二进正交小波变换的 Mallat 算法 | 第41-43页 |
| ·仿真实验 | 第43-45页 |
| ·Haar 小波的波形与特性 | 第43页 |
| ·一维信号的多尺度小波分解与重构 | 第43-44页 |
| ·一维小波高频系数与底频系数的提取 | 第44-45页 |
| ·小波变换与傅里叶变换的比较 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 多尺度变步长 LMS 自适应滤波算法 | 第46-60页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·固定步长 LMS 算法 | 第46-47页 |
| ·多尺度域中的固定步长 LMS 算法 | 第47-53页 |
| ·基于多尺度小波表示的自适应滤波器 | 第47-48页 |
| ·算法原理 | 第48-50页 |
| ·算法结构与算法流程 | 第50-51页 |
| ·算法的收敛性分析 | 第51-53页 |
| ·多尺度域中的变步长 LMS 算法 | 第53-55页 |
| ·算法结构 | 第53页 |
| ·算法流程 | 第53-55页 |
| ·计算机仿真实验及分析 | 第55-59页 |
| ·实验模型—自适应噪声抵消系统 | 第55-56页 |
| ·仿真实验 | 第56页 |
| ·仿真实验结果 | 第56-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 一、结论 | 第60-61页 |
| 二、展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第66页 |
