| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 综述 | 第8-12页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·选题的目的 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·多模噪声研究的意义 | 第9-10页 |
| ·研究理论意义 | 第9-10页 |
| ·实践应用价值 | 第10页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第10-11页 |
| ·章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 噪声理论以及信号统计检测理论 | 第12-24页 |
| ·噪声理论 | 第12-13页 |
| ·噪声的分类 | 第12页 |
| ·周期性噪声 | 第12页 |
| ·脉冲噪声 | 第12-13页 |
| ·“风声”噪声 | 第13页 |
| ·(非)平稳噪声 | 第13页 |
| ·宽带噪声 | 第13页 |
| ·信号统计检测理论 | 第13-17页 |
| ·二元假设检验 | 第14页 |
| ·多元假设检验 | 第14-17页 |
| ·判决准则 | 第17-22页 |
| ·贝叶斯(Bayes)准则 | 第17-19页 |
| ·极大极小准则（安全平均风险准则） | 第19-20页 |
| ·奈曼-皮尔逊（Neyman-Pearson）准则 | 第20-21页 |
| ·最小错误概率准则 | 第21页 |
| ·最大似然准则 | 第21-22页 |
| ·最大后验概率准则 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 多模噪声模型分析 | 第24-29页 |
| ·双模噪声模型 | 第24-25页 |
| ·多模噪声模型 | 第25页 |
| ·常见噪声以及多模噪声统计特性 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 多模噪声背景下信号提取算法的研究 | 第29-39页 |
| ·信号处理理论 | 第29页 |
| ·修正LMS NEWTON 算法改进 | 第29-34页 |
| ·LMS 自适应算法 | 第30-32页 |
| ·LMS Newton 算法 | 第32-33页 |
| ·修正LMS Newton 算法 | 第33页 |
| ·修正LMS Newton 算法改进 | 第33-34页 |
| ·计算机仿真数据分析 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 多模噪声中粒子滤波算法研究 | 第39-47页 |
| ·粒子滤波提出 | 第39页 |
| ·粒子滤波基本原理 | 第39-45页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第39-42页 |
| ·重要性采样 | 第42-43页 |
| ·粒子滤波 | 第43-44页 |
| ·改进的粒子滤波算法 | 第44-45页 |
| ·仿真实验 | 第45-46页 |
| ·结论 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·本文工作总结 | 第47-48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 硕士期间所发表论文情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |