基于神经网络的自适应噪声抵消的研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究的目的意义 | 第9-10页 |
| ·论文的研究现状 | 第10-14页 |
| ·噪声抵消的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·神经网络的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文的主要研究内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 噪声抵消技术及自适应算法研究 | 第16-26页 |
| ·自适应噪声抵消技术的原理和方法 | 第16-18页 |
| ·自适应噪声抵消系统的性能 | 第18-20页 |
| ·自适应噪声抵消算法的比较研究 | 第20-26页 |
| ·最小均方自适应滤波算法分析 | 第21-23页 |
| ·递归最小二乘算法分析 | 第23-24页 |
| ·自适应噪声抵消神经网络算法分析 | 第24-25页 |
| ·三种算法的比较 | 第25-26页 |
| 第3章 基于神经网络的自适应噪声抵消设计 | 第26-38页 |
| ·自适应噪声抵消系统的总体设计 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络原理和结构 | 第27-29页 |
| ·BP算法的不足分析 | 第29-30页 |
| ·改进的BP算法研究 | 第30-32页 |
| ·标准BP算法和改进BP算法的对比 | 第32-33页 |
| ·基于BP网络的自适应噪声抵消系统建立 | 第33-38页 |
| ·噪声模块的确定 | 第33页 |
| ·两路噪声信号非线性及线性相关的确定 | 第33-35页 |
| ·BP网络的确定 | 第35-38页 |
| 第4章 自适应噪声抵消系统性能研究 | 第38-53页 |
| ·自适应噪声抵消器性能指标 | 第38-39页 |
| ·基于神经网络改进算法的自适应噪声抵消仿真研究 | 第39-46页 |
| ·参考输入与噪声信号非线性相关的研究 | 第39-42页 |
| ·参考通道信号与噪声信号线性相关的研究 | 第42-46页 |
| ·基于LMS的自适应噪声抵消仿真研究 | 第46-49页 |
| ·参考输入与噪声信号非线性相关 | 第46-47页 |
| ·参考输入和噪声信号线性相关的研究 | 第47-49页 |
| ·LMS和神经网络对比分析 | 第49-51页 |
| ·实测数据分析 | 第51-53页 |
| 第5章 总结及展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 附录程序 | 第60-62页 |
