| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 主要符号说明 | 第8-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·选题的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11页 |
| ·本文的章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 自适应滤波原理和应用 | 第13-21页 |
| ·自适应滤波器基本原理 | 第13-17页 |
| ·自适应滤波器的特性 | 第13-15页 |
| ·自适应滤波器的基本结构 | 第15-16页 |
| ·自适应滤波器的性能指标 | 第16-17页 |
| ·自适应滤波算法理论分类 | 第17-18页 |
| ·基于维纳滤波器理论的方法 | 第17页 |
| ·基于卡尔曼滤波理论的方法 | 第17页 |
| ·基于最小二乘准则的方法 | 第17-18页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第18页 |
| ·自适应滤波器应用 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 LMS 算法 | 第21-30页 |
| ·最小均方误差以及均方误差曲面 | 第21-23页 |
| ·LMS 算法基本原理 | 第23-24页 |
| ·LMS 算法性能分析 | 第24-27页 |
| ·收敛性 | 第24-25页 |
| ·收敛速度 | 第25-26页 |
| ·稳态误差 | 第26-27页 |
| ·计算复杂度 | 第27页 |
| ·影响 LMS 性能的因素 | 第27-29页 |
| ·步长因子 | 第27页 |
| ·滤波器阶数 | 第27-28页 |
| ·滤波器权系数的初始值 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 惩罚 LMS 算法研究分析 | 第30-37页 |
| ·零吸引因子最小均方算法（ZA-LMS） | 第30-32页 |
| ·算法原理及推导 | 第30-31页 |
| ·性能分析 | 第31-32页 |
| ·加权零吸引因子最小均方算法（RZA-LMS） | 第32页 |
| ·自适应可调零吸引因子最小均方算法（ARZA-LMS） | 第32-33页 |
| ·实验仿真 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 系数比例的自适应滤波算法研究分析 | 第37-55页 |
| ·NLMS 自适应算法概述 | 第37-39页 |
| ·系数比例自适应算法 | 第39-43页 |
| ·PNLMS 算法 | 第39-40页 |
| ·IPNLMS 算法 | 第40-41页 |
| ·MPNLMS 算法 | 第41-43页 |
| ·改进的系数比例自适应算法 | 第43-47页 |
| ·改进的稀疏的基于 L0 范数的 IPNLMS 算法 | 第43-45页 |
| ·改进的变步长的 MPNLMS 算法 | 第45-47页 |
| ·声学回音消除仿真实现 | 第47-54页 |
| ·回音消除模型及定义 | 第48页 |
| ·回音消除性能指标 | 第48-49页 |
| ·实验仿真 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·主要工作回顾 | 第55-56页 |
| ·研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |