| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 缩略表 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 有源噪声控制课题研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 有源噪声控制系统的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的章节组织形式 | 第16-17页 |
| 第二章 非线性有源噪声控制基础算法 | 第17-36页 |
| 2.1 基于沃尔泰拉滤波器的滤波LMS算法 | 第17-26页 |
| 2.1.1 多通道沃尔泰拉滤波LMS算法的推导 | 第17-22页 |
| 2.1.2 非最小相位的次级路径转移函数 | 第22-26页 |
| 2.2 基于函数链接型人工神经网络的S滤波LMS算法 | 第26-35页 |
| 2.2.1 多通道S滤波LMS算法的推导 | 第26-33页 |
| 2.2.2 非最小相位的次级路径转移函数 | 第33-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于对角结构的自适应双线性滤波LMS算法 | 第36-52页 |
| 3.1 基于对角结构的自适应双线性滤波LMS算法 | 第36-42页 |
| 3.1.1 双线性滤波器的对角结构模型 | 第36-40页 |
| 3.1.2 对角结构双线性滤波LMS算法 | 第40-42页 |
| 3.2 几个非线性ANC梯度下降算法复杂度的比较 | 第42-47页 |
| 3.2.1 沃尔泰拉滤波LMS算法的复杂度 | 第42-44页 |
| 3.2.2 S滤波LMS算法的复杂度 | 第44-45页 |
| 3.2.3 对角结构双线性滤波LMS算法的复杂度 | 第45-46页 |
| 3.2.4 算法复杂度比较 | 第46-47页 |
| 3.3 算法仿真效果比较 | 第47-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 改进的对角结构双线性滤波算法 | 第52-65页 |
| 4.1 简化的对角结构自适应双线性滤波LMS算法 | 第52-55页 |
| 4.1.1 简化对角结构双线性滤波LMS算法的推导 | 第52-55页 |
| 4.1.2 简化对角结构双线性滤波LMS算法的复杂度 | 第55页 |
| 4.2 减通道对角结构双线性滤波LMS算法 | 第55-59页 |
| 4.2.1 减通道对角结构双线性滤波LMS算法的推导 | 第55-58页 |
| 4.2.2 减通道对角结构双线性滤波LMS算法的复杂度 | 第58-59页 |
| 4.3 算法比较 | 第59-64页 |
| 4.3.1 算法复杂度比较 | 第59-61页 |
| 4.3.2 算法仿真效果比较 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于误差滤波的优化算法 | 第65-75页 |
| 5.1 双线性误差滤波最小均方算法的推导 | 第65-66页 |
| 5.2 减通道对角结构双线性误差滤波最小均方算法的推导 | 第66-69页 |
| 5.3 算法比较 | 第69-74页 |
| 5.3.1 算法复杂度比较 | 第69-70页 |
| 5.3.2 算法仿真效果比较 | 第70-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
