| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及历史现状 | 第12-14页 |
| ·通信系统中的噪声 | 第14-16页 |
| ·本论文的主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本论文的章节安排 | 第17-18页 |
| 2 自适应噪声抵消的基本原理 | 第18-34页 |
| ·自适应滤波器 | 第18-24页 |
| ·自适应滤波器的基本原理 | 第18-19页 |
| ·横向自适应滤波器 | 第19-21页 |
| ·最陡下降算法 | 第21-24页 |
| ·自适应噪声抵消系统的基本原理 | 第24-27页 |
| ·自适应噪声抵消系统的性能分析 | 第27-34页 |
| ·模平方相干函数 | 第27-28页 |
| ·衡量自适应噪声抵消系统性能的技术指标 | 第28-29页 |
| ·噪声的相关性与ANC系统的抵消能力 | 第29-31页 |
| ·自适应滤波器的性能与ANC系统的抵消能力 | 第31-34页 |
| 3 自适应算法研究 | 第34-51页 |
| ·最小均方LMS算法 | 第34-41页 |
| ·LMS算法 | 第34-35页 |
| ·LMS算法的收敛性 | 第35-36页 |
| ·LMS算法的学习曲线和自适应时间常数 | 第36-38页 |
| ·LMS算法中的权失调 | 第38-41页 |
| ·改进的LMS算法 | 第41-44页 |
| ·归一化LMS算法(NLMS) | 第42-43页 |
| ·引入动量项的LMS算法(MLMS) | 第43-44页 |
| ·基于Sigmoid函数的LMS算法(SVSLMS) | 第44页 |
| ·本文提出的改进的LMS算法 | 第44-51页 |
| ·一种应用于自适应降噪的变步长LMS算法 | 第44-46页 |
| ·一种适用于自适应降噪的变步长ELMS算法 | 第46-48页 |
| ·一种改进的MLMS算法 | 第48-51页 |
| 4 计算机仿真研究 | 第51-73页 |
| ·定步长LMS算法的仿真研究 | 第51-56页 |
| ·滤波器阶数对算法性能影响的仿真研究 | 第53-55页 |
| ·步长因子对算法性能影响的仿真研究 | 第55-56页 |
| ·NLMS算法的仿真研究 | 第56-58页 |
| ·引入动量项的LMS算法(MLMS)的仿真研究 | 第58-60页 |
| ·基于Sigmoid函数的LMS算法(SVSLMS)的仿真研究 | 第60-62页 |
| ·本文提出的改进的变步长LMS算法的仿真研究 | 第62-67页 |
| ·改进的变步长LMS算法的参数的确定 | 第63-66页 |
| ·改进的变步长LMS算法的降噪能力仿真研究 | 第66-67页 |
| ·本文提出的改进的变步长ELMS算法的仿真研究 | 第67-70页 |
| ·本文提出的改进的MLMS算法的仿真研究 | 第70-73页 |
| 5 总结与展望 | 第73-74页 |
| ·工作总结 | 第73页 |
| ·工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 读研期间主要科研成果 | 第79页 |