| 摘要 I | 第1-6页 |
| Abstract III | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1．1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1．2 自适应控制发展概况 | 第12-14页 |
| 1．3 小波理论及在控制领域的潜在应用 | 第14-16页 |
| 1．3．1 小波分析的发展 | 第14-15页 |
| 1．3．2 小波分析的特点 | 第15-16页 |
| 1．3．3 小波分析在控制中的应用 | 第16页 |
| 1．4 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1．5 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 自适应算法分析及仿真研究 | 第19-29页 |
| 2．1 LMS算法原理 | 第19-21页 |
| 2．2 改进的LMS算法 | 第21-24页 |
| 2．2．1 归一化LMS（NLMS）算法 | 第21-22页 |
| 2．2．2 平均LMS（ALMS）算法 | 第22-23页 |
| 2．2．3 归一化变步长LMS（NVLMS）算法 | 第23-24页 |
| 2．3 算法仿真分析 | 第24-28页 |
| 2．3．1 仿真系统 | 第24页 |
| 2．3．2 仿真结果 | 第24-28页 |
| 2．4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 小波自适应算法研究 | 第29-67页 |
| 3．1 小波变换的基本原理 | 第29-33页 |
| 3．1．1 小波变换的概念 | 第29-30页 |
| 3．1．2 二进小波变换 | 第30-31页 |
| 3．1．3 多分辨率分析 | 第31-33页 |
| 3．2 MALLAT算法 | 第33-36页 |
| 3．2．1 分解算法 | 第33-35页 |
| 3．2．2 重构算法 | 第35-36页 |
| 3．3 小波自适应算法理论 | 第36-49页 |
| 3．3．1 D-LMS算法 | 第36-41页 |
| 3．3．2 DR-LMS算法 | 第41-49页 |
| 3．4 小波自适应算法仿真 | 第49-66页 |
| 3．4．1 线性系统辨识 | 第50-59页 |
| 3．4．2 非线形系统辨识 | 第59-66页 |
| 3．5 本章小结 | 第66-67页 |
| 4 小波自适应噪声主动控制系统设计 | 第67-83页 |
| 4．1 自适应系统的基本结构 | 第67-69页 |
| 4．2 小波自适应噪声控制系统组成 | 第69-71页 |
| 4．3 小波自适应控制策略设计 | 第71-76页 |
| 4．3．1 基于D-LMS算法的控制策略设计 | 第71-73页 |
| 4．3．2 基于DR-LMS算法的控制策略设计 | 第73-76页 |
| 4．4 小波自适应控制系统中的系统辨识 | 第76-80页 |
| 4．4．1 系统辨识方法 | 第76-78页 |
| 4．4．2 并行在线系统辨识 | 第78-80页 |
| 4．5 含有POIS的小波自适应噪声主动控制系统 | 第80-82页 |
| 4．6 本章小结 | 第82-83页 |
| 5 封闭舱体内噪声主动控制实验 | 第83-109页 |
| 5．1 噪声主动控制实验系统 | 第83-91页 |
| 5．1．1 噪声主动控制实验系统原理 | 第83-84页 |
| 5．1．2 理论模型 | 第84-86页 |
| 5．1．3 实验系统的组成 | 第86-91页 |
| 5．1．4 实验系统的实物照片 | 第91页 |
| 5．2 基于DSP的控制系统硬件设计 | 第91-95页 |
| 5．2．1 TMS320C32的性能 | 第92页 |
| 5．2．2 外部存储器扩展 | 第92-93页 |
| 5．2．3 A/D和D/A与TMS320C32接口设计 | 第93-95页 |
| 5．3 控制系统软件设计 | 第95-96页 |
| 5．4 实验及结果分析 | 第96-108页 |
| 5．4．1 单频信号激励 | 第97-101页 |
| 5．4．2 多频信号激励 | 第101-106页 |
| 5．4．3 动态系统激励 | 第106-108页 |
| 5．5 本章小结 | 第108-109页 |
| 6 全文总结 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第121页 |