α-稳定噪声环境下的自适应滤波算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·α-稳定分布历史回顾 | 第7-8页 |
| ·α-稳定分布模型的研究意义 | 第8-10页 |
| ·α-稳定分布的研究概况 | 第10-11页 |
| 第二章 α-稳定噪声 | 第11-17页 |
| ·α-稳定噪声的定义 | 第11-14页 |
| ·α-稳定分布的基本性质 | 第14页 |
| ·分数低阶矩 | 第14-15页 |
| ·最小离差准则 | 第15-17页 |
| 第三章 经典自适应滤波算法 | 第17-33页 |
| ·对称α-稳定过程的参数模型 | 第17-18页 |
| ·高斯噪声环境下的经典自适应滤波算法 | 第18-24页 |
| ·自适应滤波器原理 | 第18-20页 |
| ·LMS 算法 | 第20-21页 |
| ·RLS 算法 | 第21-24页 |
| ·α-稳定噪声下的经典自适应滤波算法 | 第24-29页 |
| ·LMP 算法 | 第25-26页 |
| ·NLMP 算法 | 第26页 |
| ·RLP 算法 | 第26-29页 |
| ·仿真实验 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 新的拟牛顿算法和全局算法 | 第33-45页 |
| ·高斯噪声下的拟牛顿自适应滤波算法 | 第33-34页 |
| ·α-稳定噪声下的拟牛顿自适应滤波算法 | 第34-39页 |
| ·QN-LMP 算法 | 第34-36页 |
| ·QN-RLP 算法 | 第36-39页 |
| ·递归全局类自适应滤波算法 | 第39-42页 |
| ·TLMP 算法 | 第39-40页 |
| ·RTLMP 算法 | 第40-42页 |
| ·仿真实验 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 一种改进的递归全局最小平均p算法 | 第45-53页 |
| ·双噪声自适应IIR 滤波器模型 | 第45-46页 |
| ·改进的递归全局最小p算法 | 第46-49页 |
| ·仿真实验 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 结束语 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 研究生在读期间的研究成果 | 第59页 |
