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分数阶LMS自适应滤波算法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
符号说明第17-19页
第1章 绪论第19-25页
    1.1 研究背景和动机第19-20页
    1.2 国内外研究现状第20-24页
        1.2.1 离散分数阶差分系统研究现状第20-21页
        1.2.2 分数阶梯度下降法的研究现状第21页
        1.2.3 分数阶LMS自适应滤波算法研究现状第21-22页
        1.2.4 LMS算法在辨识中的研究现状第22-24页
    1.3 本文的内容安排第24-25页
第2章 基础知识第25-33页
    2.1 分数阶微积分与差和分第25-29页
        2.1.1 一些常用的基础函数第25-27页
        2.1.2 分数阶微积分的定义第27-28页
        2.1.3 分数阶差和分的定义第28-29页
    2.2 LMS自适应滤波理论第29-31页
        2.2.1 LMS算法的基本框架第29-30页
        2.2.2 LMS算法的收敛特性第30-31页
        2.2.3 LMS算法的稳态特性第31页
    2.3 其他相关的重要引理第31页
    2.4 本章小结第31-33页
第3章 离散分数阶系统与分数阶梯度下降法第33-53页
    3.1 引言第33页
    3.2 离散分数阶系统第33-46页
        3.2.1 系统的稳定性分析第33-37页
        3.2.2 系统时域响应分析第37-40页
        3.2.3 仿真算例第40-46页
    3.3 分数阶梯度下降法第46-50页
        3.3.1 分数阶梯度法设计第47-48页
        3.3.2 分数阶梯度法分析第48-50页
        3.3.3 分数阶梯度法的优化第50页
    3.4 本章小结第50-53页
第4章 基于分数阶迭代阶次的LMS自适应滤波算法第53-73页
    4.1 引言第53页
    4.2 问题描述与算法设计第53-54页
    4.3 算法性能分析与优化第54-70页
        4.3.1 稳定性能分析第55-56页
        4.3.2 暂态性能分析第56-60页
        4.3.3 稳态性能分析第60-61页
        4.3.4 算法性能优化第61-66页
        4.3.5 仿真算例第66-70页
    4.4 本章小结第70-73页
第5章 基于分数阶梯度信息的LMS自适应滤波算法第73-87页
    5.1 引言第73页
    5.2 问题描述与算法设计第73-74页
    5.3 算法性能分析与优化第74-85页
        5.3.1 稳定性能分析第75-76页
        5.3.2 暂态性能分析第76-77页
        5.3.3 稳态性能分析第77-81页
        5.3.4 算法性能优化第81-82页
        5.3.5 仿真算例第82-85页
    5.4 本章小结第85-87页
第6章 分数阶LMS算法在系统辨识中的应用第87-117页
    6.1 引言第87页
    6.2 特殊非线性系统辨识第87-104页
        6.2.1 辨识问题描述第87-88页
        6.2.2 辨识算法设计第88页
        6.2.3 算法性能分析第88-100页
        6.2.4 仿真算例第100-104页
    6.3 一般非线性系统辨识第104-116页
        6.3.1 辨识问题描述第104-106页
        6.3.2 辨识算法设计第106-107页
        6.3.3 算法性能分析第107-111页
        6.3.4 仿真算例第111-116页
    6.4 本章小结第116-117页
第7章 结束语第117-123页
    7.1 主要工作与贡献第117-119页
    7.2 主要创新点第119页
    7.3 研究前景展望第119-120页
    7.4 研究心得体会第120-123页
参考文献第123-131页
致谢第131-133页
攻读博士学位期间的学术活动及研究成果第133-135页

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