| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| ·研究背景 | 第15-17页 |
| ·自适应滤波算法面临的新问题 | 第17-19页 |
| ·系数比例自适应滤波算法 | 第19-21页 |
| ·本研究论文主要贡献 | 第21-22页 |
| ·本文组织与结构 | 第22-25页 |
| 第二章 系数比例自适应滤波算法 | 第25-43页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·自适应滤波算法 | 第25-34页 |
| ·自适应滤波器结构 | 第26页 |
| ·系统辨识问题 | 第26-28页 |
| ·维纳滤波器与梯度算法 | 第28-29页 |
| ·随机梯度算法 | 第29-31页 |
| ·递归最小二乘(RLS)算法 | 第31-32页 |
| ·学习曲线与稳态失调 | 第32-33页 |
| ·计算复杂度比较 | 第33-34页 |
| ·系数比例自适应滤波算法 | 第34-38页 |
| ·PNLMS算法 | 第35页 |
| ·PNLMS++与CPNLMS算法 | 第35-36页 |
| ·IPNLMS算法 | 第36-37页 |
| ·MPNLM算法 | 第37页 |
| ·SPNLMS算法 | 第37-38页 |
| ·系数比例仿射投影算法(PAPA) | 第38页 |
| ·自适应滤波算法研究新进展 | 第38-42页 |
| ·部分更新自适应算法 | 第38-39页 |
| ·选择部分更新算法 | 第39-40页 |
| ·集合成员自适应算法 | 第40-41页 |
| ·降低系数比例自适应算法的计算复杂度 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第三章 系数比例算法的若干改进 | 第43-69页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·系数比例算法的归一化 | 第44-46页 |
| ·改善MPNLMS算法 | 第46-55页 |
| ·MPNLMS算法的一个简化推导 | 第46-49页 |
| ·确定收敛标准 | 第49-50页 |
| ·新的分段函数 | 第50-52页 |
| ·仿真实验 | 第52-55页 |
| ·降低系数比例算法的计算复杂度 | 第55-58页 |
| ·归一化的影响 | 第56-57页 |
| ·部分更新 | 第57-58页 |
| ·基于稀疏度估计的方法 | 第58-67页 |
| ·稀疏性的度量 | 第58-59页 |
| ·基于稀疏性度量的IPNLMS算法 | 第59-62页 |
| ·IPNLMS算法仿真实验结果 | 第62-64页 |
| ·基于稀疏度的MPNLMS算法 | 第64页 |
| ·MPNLMS算法仿真实验结果 | 第64-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 第四章 基于系数差的系数比例算法 | 第69-79页 |
| ·引言 | 第69-71页 |
| ·系数比例算法收敛过程分析 | 第71-73页 |
| ·分阶段分块分析 | 第73-74页 |
| ·基于系数差的系数比例算法 | 第74-75页 |
| ·计算机仿真结果 | 第75-77页 |
| ·小结 | 第77-79页 |
| 第五章 变步长系数比例算法及其在网络回声消除中的应用 | 第79-101页 |
| ·引言 | 第79-81页 |
| ·回声消除及问题定义 | 第81-82页 |
| ·最小干扰原理 | 第82-83页 |
| ·变步长系数比例NLMS算法 | 第83-89页 |
| ·算法推导 | 第83-85页 |
| ·计算复杂分析 | 第85页 |
| ·计算机仿真 | 第85-89页 |
| ·变步长系数比例APA算法 | 第89-98页 |
| ·系数比例APA算法 | 第89-90页 |
| ·变步长PAPA的优化准则 | 第90-91页 |
| ·变步长PAPA推导 | 第91-94页 |
| ·计算复杂度分析 | 第94页 |
| ·计算机仿真 | 第94-98页 |
| ·结语 | 第98-101页 |
| 第六章 总结及展望 | 第101-107页 |
| ·本文研究总结 | 第101-103页 |
| ·下一步工作 | 第103-107页 |
| 参考文献 | 第107-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表(录用)论文情况 | 第115-117页 |