基于小波变换的自适应滤波算法的分析与应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题背景 | 第12页 |
| ·发展现状 | 第12-15页 |
| ·自适应滤波器的发展现状 | 第12-13页 |
| ·小波理论的发展现状 | 第13-14页 |
| ·系统辨识的研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 基于小波变换的自适应滤波技术 | 第17-33页 |
| ·自适应滤波器 | 第17-20页 |
| ·自适应滤波器结构 | 第17-18页 |
| ·自适应滤波器的应用 | 第18-20页 |
| ·自适应滤波算法分析 | 第20-24页 |
| ·LMS算法 | 第20-23页 |
| ·RLS算法 | 第23-24页 |
| ·小波变换理论分析 | 第24-28页 |
| ·小波变换定义及特点 | 第24-25页 |
| ·连续小波变换 | 第25-26页 |
| ·离散小波变换 | 第26-28页 |
| ·小波滤波理论 | 第28页 |
| ·基于小波变换的自适应滤波技术总结 | 第28-32页 |
| ·基于小波分解和基于小波分解重构的自适应滤波算法 | 第30-31页 |
| ·自适应滤波器输出信号以及误差信号的应用 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 一种改进的基于小波变换的自适应滤波算法 | 第33-40页 |
| ·D-LMS算法 | 第33-37页 |
| ·MALLAT算法 | 第33-35页 |
| ·D-LMS结构 | 第35-36页 |
| ·D-LMS算法的权向量自适应律 | 第36-37页 |
| ·一种改进的变步长D-LMS算法 | 第37-39页 |
| ·基于小波变换的变步长D-LMS算法 | 第37-38页 |
| ·变步长函数 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 改进算法在非线性系统辨识中的应用 | 第40-50页 |
| ·非线性系统辨识 | 第40-42页 |
| ·非线性系统辨识简介 | 第40-41页 |
| ·非线性系统辨识的步骤 | 第41-42页 |
| ·基于小波变换的自适应滤波算法用于非线性系统辨识 | 第42-49页 |
| ·输入无噪声的非线性系统辨识 | 第42-46页 |
| ·输入含噪的非线性系统辨识 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
