| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的创新点 | 第10-11页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-12页 |
| 第2章 自适应滤波器及算法 | 第12-20页 |
| 2.1 自适应滤波器的结构及算法原理 | 第12-13页 |
| 2.1.1 自适应滤波器的结构 | 第12-13页 |
| 2.1.2 自适应算法的理论依据 | 第13页 |
| 2.2 自适应LMS算法 | 第13-17页 |
| 2.2.1 最小均方（LMS）算法 | 第13-14页 |
| 2.2.2 LMS算法性能分析 | 第14-17页 |
| 2.3 自适应滤波器的典型应用 | 第17-19页 |
| 2.3.1 辨识 | 第17-18页 |
| 2.3.2 噪声对消 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 变步长算法的改进及仿真验证 | 第20-30页 |
| 3.1 变步长LMS算法的分析 | 第20-24页 |
| 3.1.1 已有的变步长LMS算法 | 第20-21页 |
| 3.1.2 变步长算法的仿真验证 | 第21-24页 |
| 3.2 改进的变步长算法及仿真 | 第24-29页 |
| 3.2.1 对G-SVSLMSS算法的改进分析 | 第24-25页 |
| 3.2.2 改进的算法在系统辨识中的仿真分析 | 第25-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 约束算法的改进及仿真验证 | 第30-43页 |
| 4.1 NLMS算法 | 第30-32页 |
| 4.2 已有的改进NLMS算法 | 第32-35页 |
| 4.2.1 变步长NLMS算法 | 第32页 |
| 4.2.2 CS-LMS算法 | 第32-34页 |
| 4.2.3 NVSS算法 | 第34-35页 |
| 4.3 改进的变步长CS-LMS算法及仿真 | 第35-38页 |
| 4.3.1 改进的CS-LMS算法 | 第35-36页 |
| 4.3.2 改进的CS-LMS算法在噪声对消应用中的仿真 | 第36-38页 |
| 4.4 改进的NVSS算法及仿真 | 第38-42页 |
| 4.4.1 改进的NVSS算法 | 第38-39页 |
| 4.4.2 改进的NVSS算法的性能仿真 | 第39-40页 |
| 4.4.3 改进的NVSS算法跟踪能力的仿真 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 5.1 工作总结 | 第43页 |
| 5.2 论文展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |