| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 基于核方法的非线性自适应滤波器 | 第11-13页 |
| 1.2 核最小均方误差算法的优缺点 | 第13-14页 |
| 1.3 非高斯噪声环境下核最小均方类算法的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要工作和章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于核方法的非线性自适应滤波算法介绍 | 第17-43页 |
| 2.1 核方法理论基础 | 第17-20页 |
| 2.2 高斯噪声环境下的几种核自适应滤波算法简介 | 第20-34页 |
| 2.2.1 核最小均方误差算法 | 第20-24页 |
| 2.2.2 量化核最小均方误差算法 | 第24-26页 |
| 2.2.3 多核最小均方误差算法 | 第26-28页 |
| 2.2.4 核仿射投影算法 | 第28-31页 |
| 2.2.5 核递归最小二乘算法 | 第31-34页 |
| 2.3 非高斯噪声环境下的几种核自适应滤波算法简介 | 第34-41页 |
| 2.3.1 非高斯冲激噪声常见的数学模型 | 第35-36页 |
| 2.3.2 核仿射投影符号算法 | 第36-38页 |
| 2.3.3 核混合范数自适应滤波算法 | 第38-39页 |
| 2.3.4 基于反正切代价函数的量化核最小均方算法 | 第39-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 非高斯噪声环境下基于核最小均方算法的组合算法 | 第43-54页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 基于核最小均方和核最大相关熵算法的组合算法推导 | 第44-49页 |
| 3.2.1 核最大相关熵算法 | 第44-46页 |
| 3.2.2 基于核最小均方和核最大相关熵算法的组合算法 | 第46-48页 |
| 3.2.3 KLMS-MCC算法的复杂度分析 | 第48-49页 |
| 3.3 实验仿真及结果分析 | 第49-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 非高斯噪声环境下核最小对数绝对差算法及其改进算法 | 第54-72页 |
| 4.1 引言 | 第54-55页 |
| 4.2 基于对数为代价函数的核最小对数绝对差算法 | 第55-64页 |
| 4.2.1 最小对数绝对差算法 | 第55-56页 |
| 4.2.2 核最小对数绝对差算法 | 第56-58页 |
| 4.2.3 核最小对数绝对差算法的均方收敛分析 | 第58-61页 |
| 4.2.4 实验仿真结果及分析 | 第61-64页 |
| 4.3 基于核最小均方误差和核最小对数绝对差算法的组合算法 | 第64-70页 |
| 4.3.1 KLLAD和KLMS组合算法描述 | 第64-66页 |
| 4.3.2 实验仿真结果及分析 | 第66-70页 |
| 4.4 KLLAD与KLMS-LLAD算法的复杂度分析 | 第70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第72-73页 |
| 5.2 下一步的研究工作 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第79页 |
