摘要 | 第6-8页 |
Abstract | 第8-9页 |
第一章 引言 | 第10-14页 |
1.1 选题背景与意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
1.3 本文的组织结构 | 第13-14页 |
第二章 核自适应滤波算法基础 | 第14-22页 |
2.1 核方法相关 | 第14-15页 |
2.2 核自适应滤波器 | 第15-21页 |
2.2.1 核最小均方算法 | 第16-18页 |
2.2.2 核递归最小二乘算法 | 第18-20页 |
2.2.3 核仿射投影算法 | 第20-21页 |
2.3 本章小结 | 第21-22页 |
第三章 量化的核最小均方及其凸组合算法 | 第22-32页 |
3.1 常用的稀疏化准则 | 第22-24页 |
3.2 量化的核最小均方算法 | 第24-25页 |
3.3 凸组合量化的核最小均方算法 | 第25-27页 |
3.4 仿真实验 | 第27-30页 |
3.4.1 非线性信道均衡模型描述 | 第27页 |
3.4.2 仿真结果 | 第27-30页 |
3.5 本章小结 | 第30-32页 |
第四章 改进的量化核最小均方算法 | 第32-42页 |
4.1 算法推导 | 第32-34页 |
4.2 均方收敛分析 | 第34-37页 |
4.2.1 能量守恒关系 | 第34-36页 |
4.2.2 收敛步长 | 第36-37页 |
4.3 仿真实验 | 第37-41页 |
4.3.1 蔡氏混沌时间序列预测 | 第37-40页 |
4.3.2 Mackey-Glass混沌时间序列预测 | 第40-41页 |
4.4 本章小结 | 第41-42页 |
第五章 基于最大相关熵准则的量化核自适应滤波算法 | 第42-60页 |
5.1 核最大相关熵算法 | 第42-43页 |
5.2 量化的核最大相关熵算法 | 第43-47页 |
5.2.1 算法推导 | 第43-45页 |
5.2.2 稳定性分析 | 第45-46页 |
5.2.3 稳态均方性能 | 第46-47页 |
5.3 基于双边梯度的量化核最大相关熵算法 | 第47-50页 |
5.4 固定预算的QKMC-BG | 第50-52页 |
5.5 仿真实验 | 第52-59页 |
5.5.1 Mackey-Glass混沌时间序列预测 | 第52-57页 |
5.5.2 非线性信道均衡 | 第57-59页 |
5.6 本章小结 | 第59-60页 |
第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
6.1 总结 | 第60页 |
6.2 展望 | 第60-62页 |
参考文献 | 第62-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
攻读硕士期间已发表的论文 | 第68页 |
攻读硕士期间参加的科研项目 | 第68页 |