| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.3 回波抵消的研究的难点 | 第12-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 数字助听器中的基本算法 | 第14-21页 |
| 2.1 声源定位 | 第14-16页 |
| 2.2 预处理滤波器 | 第16页 |
| 2.3 噪声消除及语音增强 | 第16-17页 |
| 2.4 宽动态压缩与移频技术 | 第17-19页 |
| 2.5 回波抵消算法 | 第19-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 应用于回波抵消的自适应滤波算法 | 第21-31页 |
| 3.1 自适应滤波器原理 | 第21-22页 |
| 3.2 最小均方误差LMS | 第22-25页 |
| 3.2.1 LMS算法基本原理 | 第22-23页 |
| 3.2.2 LMS算法收敛速度与稳态误差 | 第23-25页 |
| 3.3 递归最小二乘算法RLS | 第25-26页 |
| 3.4 NLMS算法的原理及实验仿真 | 第26-29页 |
| 3.4.1 NLMS原理及公式推导 | 第26-27页 |
| 3.4.2 NLMS算法的实验仿真 | 第27-29页 |
| 3.5 助听器中的NBLMS算法 | 第29-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于NBLMS的改进算法 | 第31-55页 |
| 4.1 助听器中回波抵消算法的实现图及性能指标 | 第31-33页 |
| 4.1.1 回波抵消器的实现 | 第31-32页 |
| 4.1.2 回波抵消性能指标 | 第32-33页 |
| 4.2 基于NBLMS算法的改进算法NBLMS_S | 第33-35页 |
| 4.2.1 NBLMS_S原理 | 第33-34页 |
| 4.2.2 NBLMS_S参数设置 | 第34-35页 |
| 4.3 基于遗忘因子思想的NBLMS_S改进算法NBLMS_MKS | 第35-39页 |
| 4.3.1 NBLMS_MKS原理 | 第35-37页 |
| 4.3.2 NBLMS_MKS参数设置 | 第37-39页 |
| 4.4 NBLMS_S与NBLMS_MKS的对比 | 第39-40页 |
| 4.5 基于Sigmoid函数的NBLMS_S改进算法 λVS_BLMS | 第40-48页 |
| 4.5.1 λVS_BLMS原理 | 第42-43页 |
| 4.5.2 λVS_BLMS中相关参数分析 | 第43-46页 |
| 4.5.3 λVS_BLMS的算法实现 | 第46-48页 |
| 4.6 λVS_BLMS的实验仿真 | 第48-50页 |
| 4.6.1 实验环境设置 | 第48页 |
| 4.6.2 λVS_BLMS与NBLMS_S | 第48-49页 |
| 4.6.3 λVS_BLMS与NBLMS_MKS | 第49-50页 |
| 4.7 λVS_BLMS与NBLMS_MKS的抗噪性分析 | 第50-53页 |
| 4.8 运算量分析 | 第53-54页 |
| 4.9 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
