利用预测辅助LMS的自适应滤波器
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·数字信号处理简介 | 第7-8页 |
| ·数字信号处理概述 | 第7页 |
| ·数字信号处理的发展历程 | 第7-8页 |
| ·自适应滤波器算法的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·自适应滤波器算法的背景 | 第8页 |
| ·自适应滤波器算法的意义 | 第8-9页 |
| ·本文的结构安排 | 第9-10页 |
| 第二章 数字滤波器基础理论 | 第10-15页 |
| ·数字滤波器基础理论 | 第10-12页 |
| ·数字滤波器的定义 | 第10页 |
| ·数字滤波器实现的方法 | 第10-11页 |
| ·数字滤波器的特征 | 第11-12页 |
| ·自适应滤波器基础 | 第12-14页 |
| ·自适应滤波器理论 | 第12-13页 |
| ·自适应滤波器算法 | 第13-14页 |
| ·本章结论 | 第14-15页 |
| 第三章 自适应滤波算法概述 | 第15-28页 |
| ·最小均方算法 | 第16-20页 |
| ·最小均方算法的原理 | 第16-17页 |
| ·最小均方算法的流程 | 第17-18页 |
| ·最小均方算法的步长范围 | 第18-20页 |
| ·归一化最小均方算法 | 第20-22页 |
| ·NLMS算法的推导过程 | 第20-21页 |
| ·NLMS算法的流程及特性 | 第21-22页 |
| ·仿射投影算法 | 第22-24页 |
| ·APSA算法 | 第24-26页 |
| ·本章结论 | 第26-28页 |
| 第四章 利用预测辅助LMS的自适应滤波器 | 第28-32页 |
| ·算法的思路 | 第28页 |
| ·算法的实现过程 | 第28-31页 |
| ·本章结论 | 第31-32页 |
| 第五章 几种算法之间的仿真结果对比 | 第32-40页 |
| ·仿真环境及参数说明 | 第32-33页 |
| ·性能对比分析 | 第33-36页 |
| ·复杂度比较 | 第36-39页 |
| ·本章结论 | 第39-40页 |
| 第六章 总结及展望 | 第40-42页 |
| ·个人工作 | 第40页 |
| ·工作总结 | 第40-41页 |
| ·未来展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 在学期间发表论文 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
