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卡尔曼滤波器设计及其应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 估计理论简介第10-11页
    1.2 卡尔曼滤波理论的提出、发展及研究现状第11-15页
        1.2.1 卡尔曼滤波理论的提出第11-12页
        1.2.2 卡尔曼滤波理论的发展第12-14页
        1.2.3 卡尔曼滤波理论的研究现状第14-15页
    1.3 卡尔曼滤波器的应用第15-16页
    1.4 论文研究内容和结构安排第16-18页
第2章 卡尔曼滤波的基本理论第18-25页
    2.1 随机线性系统的数学模型第18-21页
        2.1.1 随机线性离散系统的数学模型第18-19页
        2.1.2 随机线性连续系统的数学模型及其离散化第19-21页
    2.2 随机线性离散系统卡尔曼滤波经典方程第21-23页
        2.2.1 预测、滤波和平滑第21页
        2.2.2 卡尔曼滤波经典方程第21-23页
    2.3 卡尔曼滤波运算的特征和注意事项第23-24页
        2.3.1 卡尔曼滤波的特征第23-24页
        2.3.2 卡尔曼滤波算法注意事项第24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 抑制卡尔曼滤波发散的算法第25-39页
    3.1 卡尔曼滤波发散第25-26页
        3.1.1 发散原因第25-26页
        3.1.2 发散判据第26页
    3.2 抑制滤波发散的算法研究第26-34页
        3.2.1 调节增益法第27-28页
        3.2.2 误差协方差加权法第28-29页
        3.2.3 限定记忆法第29-30页
        3.2.4 自适应卡尔曼算法第30-32页
        3.2.5 针对计算发散的解决方法第32页
        3.2.6 各算法的优劣分析第32-34页
    3.3 可变加权卡尔曼算法第34-38页
        3.3.1 可变加权法第34-35页
        3.3.2 仿真实验及结果分析第35-38页
        3.3.3 算法的可行性分析第38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 基于 DSP Bulider 的卡尔曼滤波器 FPGA 实现第39-53页
    4.1 FPGA 简介及设计流程第39-42页
        4.1.1 卡尔曼算法实现途径第39-40页
        4.1.2 FPGA 简介第40-41页
        4.1.3 FPGA 设计流程第41-42页
    4.2 辅助设计工具 DSP Builder第42-43页
        4.2.1 DSP Builder 简介第42-43页
        4.2.2 DSP Builder 设计流程第43页
    4.3 基于 DSP Builder 的卡尔曼滤波器建模第43-49页
        4.3.1 卡尔曼滤波算法矩阵分解第43-45页
        4.3.2 算法的模型建立第45-49页
        4.3.3 模型的简化第49页
    4.4 仿真结果分析第49-52页
        4.4.1 Simulink 模型仿真第49-50页
        4.4.2 Modelsim 功能仿真第50-51页
        4.4.3 QuartusII 时序仿真第51页
        4.4.4 卡尔曼滤波器顶层模块图第51-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第5章 卡尔曼滤波器在语音增强中的应用第53-61页
    5.1 带噪语音信号的状态空间模型第53-55页
        5.1.1 语音信号的 AR 模型第53-54页
        5.1.2 带噪语音信号的状态空间模型第54-55页
    5.2 基于卡尔曼滤波的语音增强系统第55-59页
        5.2.1 顶层结构第55-56页
        5.2.2 分帧组帧子系统第56-57页
        5.2.3 参数估计子系统第57-58页
        5.2.4 卡尔曼滤波子系统第58-59页
    5.3 语音增强仿真结果分析第59-60页
    5.4 本章小结第60-61页
第6章 总结和展望第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
附录 A 个人简历第68-69页
附录 B 攻读硕士学位期间发表的学术论文第69-70页
附录 C 论文中的用图和用表第70-71页

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