| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究意义和前景 | 第8-9页 |
| ·国内外助听器的发展历史和现状 | 第9-10页 |
| ·数字助听器的基本原理 | 第10-12页 |
| ·本文内容及组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 人耳听觉特性 | 第13-18页 |
| ·听觉系统的结构 | 第13-14页 |
| ·听觉特性 | 第14-15页 |
| ·听力障碍原理 | 第15-18页 |
| 第三章 数字助听器中的基本算法 | 第18-34页 |
| ·响度补偿技术 | 第18-21页 |
| ·多通道响度补偿 | 第18-20页 |
| ·压缩放大方法 | 第20-21页 |
| ·语音增强 | 第21-27页 |
| ·谱减法 | 第21-23页 |
| ·维纳滤波法 | 第23-24页 |
| ·多通道语音增强算法 | 第24-27页 |
| ·声反馈消除 | 第27-30页 |
| ·移频压缩算法 | 第30-32页 |
| ·声源定位 | 第32-34页 |
| 第四章 应用于声反馈消除的自适应滤波算法 | 第34-49页 |
| ·自适应滤波原理和系统辨识 | 第34-35页 |
| ·FIR 维纳滤波 | 第35-37页 |
| ·自适应最小均方误差（LMS）算法 | 第37-41页 |
| ·LMS 算法基本原理 | 第37-39页 |
| ·LMS 算法收敛性能分析 | 第39-41页 |
| ·LMS 算法稳态误差 | 第41页 |
| ·自适应的递归最小二乘方（RLS）算法 | 第41-44页 |
| ·LMS 和 RLS 的仿真实验与性能对比 | 第44-45页 |
| ·归一化的最小均方误差（NLMS）算法 | 第45-48页 |
| ·NLMS 算法的推导过程 | 第45-47页 |
| ·NLMS 算法实验仿真 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 新的自适应声反馈消除算法 | 第49-62页 |
| ·助听器自适应声反馈消除 | 第49-51页 |
| ·助听器自适应声反馈消除模型 | 第49-50页 |
| ·评价自适应声反馈消除算法的标准 | 第50-51页 |
| ·系数成比例的自适应算法 | 第51-55页 |
| ·Proportion NLMS（PNLMS）算法 | 第51-53页 |
| ·Improved PNLMS（IPNLMS）算法 | 第53-54页 |
| ·IPNLMS 与 NLMS 用于声反馈消除的仿真实验和性能对比 | 第54-55页 |
| ·新的变步长 IPNLMS 算法 | 第55-61页 |
| ·基于梯度的变步长算法 | 第56-58页 |
| ·新的变步长 IPNLMS 算法仿真 | 第58-59页 |
| ·新的变步长 IPNLMS 算法应用于声反馈消除的仿真 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 附录：攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
