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加权超阈值随机共振的信号重构方法研究

摘要第2-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-18页
    1.1 研究的背景和意义第8-9页
    1.2 超阈值随机共振概要第9-16页
        1.2.1 随机共振简介第9-10页
        1.2.2 基本概念第10-12页
        1.2.3 国内外研究现状第12-15页
        1.2.4 测度指标第15页
        1.2.5 未来研究方向第15-16页
    1.3 论文主要研究工作第16-17页
    1.4 论文组织结构第17-18页
第二章 超阈值随机共振与随机量化第18-40页
    2.1 引言第18页
    2.2 信息的统计度量第18-21页
        2.2.1 事件的自信息和条件自信息第19页
        2.2.2 两个事件的互信息第19页
        2.2.3 熵第19-20页
        2.2.4 平均互信息第20-21页
    2.3 超阈值随机共振第21-25页
        2.3.1 超阈值随机共振模型第21-23页
        2.3.2 互信息量测度第23-25页
    2.4 仿真实例分析第25-28页
        2.4.1 高斯分布的信号和噪声第25-26页
        2.4.2 均匀分布的信号和噪声第26-28页
        2.4.3 几种其他分布的信号和噪声第28页
    2.5 广义高斯分布信号传输特性研究第28-35页
        2.5.1 噪声为高斯分布第30-32页
        2.5.2 噪声为均匀分布第32-35页
    2.6 超阈值随机共振与随机量化第35-38页
        2.6.1 量化器性能测度指标第36页
        2.6.2 量化器传递函数第36-38页
        2.6.3 随机量化信号的重构第38页
    2.7 小结第38-40页
第三章 最优加权的随机量化信号重构第40-58页
    3.1 引言第40-41页
    3.2 重构性能测度指标第41-42页
        3.2.1 均方误差失真第41-42页
        3.2.2 信号量化噪声比第42页
        3.2.3 相关系数第42页
    3.3 最优加权重构方案研究第42-46页
        3.3.1 加权求和阵列模型第42-43页
        3.3.2 维纳线性重构第43-45页
        3.3.3 最优加权重构第45-46页
    3.4 最优加权重构方案性能研究第46-53页
        3.4.1 阈值相同第46-49页
        3.4.2 阈值等间隔第49-50页
        3.4.3 阈值分组第50-52页
        3.4.4 三种阈值设置方案性能比较第52-53页
    3.5 最优加权重构与维纳线性重构性能比较第53-56页
    3.6 小结第56-58页
第四章 分组加权的随机量化信号重构第58-72页
    4.1 引言第58-59页
    4.2 分组加权的重构方法第59-61页
    4.3 分组加权的重构性能研究第61-70页
        4.3.1 分组数M = 1第62-63页
        4.3.2 分组数M > 1第63-67页
        4.3.3 斜率 β 不同时的性能比较第67页
        4.3.4 偏移量可调谐时的性能研究第67-70页
    4.4 小结第70-72页
第五章 自适应加权的随机量化信号重构第72-90页
    5.1 引言第72-73页
    5.2 自适应滤波简介第73-76页
        5.2.1 自适应滤波原理第73页
        5.2.2 目标函数第73-74页
        5.2.3 自适应滤波方法第74-76页
    5.3 自适应加权的信号重构方法第76-82页
        5.3.1 自适应加权求和阵列模型第76-77页
        5.3.2 Kalman-LMS递归算法第77-80页
        5.3.3 Kalman-LMS递归算法的收敛性第80-82页
    5.4 自适应加权的信号重构性能研究第82-89页
        5.4.1 阈值相同、高斯噪声第82-84页
        5.4.2 阈值相同、有色噪声第84-86页
        5.4.3 阈值分组、高斯噪声第86-87页
        5.4.4 阈值分组、有色噪声第87页
        5.4.5 自适应加权与最优加权重构方法性能比较第87-89页
    5.5 小结第89-90页
第六章 总结与展望第90-92页
参考文献第92-104页
攻读博士学位期间所做的主要工作第104-106页
致谢第106-107页

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