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带有稀疏化机制的核自适应滤波算法研究

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

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