α-稳定脉冲噪声中的自适应算法研究及应用
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·自适应滤波的主要研究领域 | 第7-8页 |
| ·α-稳定脉冲噪声模型的研究意义 | 第8-10页 |
| ·α-稳定噪声中自适应信号处理的研究概况 | 第10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 第二章 α-稳定分布 | 第11-17页 |
| ·α-稳定分布的定义 | 第11-13页 |
| ·α-稳定分布的性质 | 第13-14页 |
| ·分数低阶矩 | 第14-15页 |
| ·最小离差准则 | 第15-17页 |
| 第三章 α-稳定过程的参数估计 | 第17-25页 |
| ·平稳SαS 过程的参数模型 | 第17-18页 |
| ·SαS AR 过程的参数估计方法 | 第18-23页 |
| ·最小l_p 范数（LPN）估计 | 第18-20页 |
| ·迭代加权最小二乘方法 | 第20-23页 |
| ·仿真实验 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 α-稳定噪声中的经典自适应滤波算法 | 第25-37页 |
| ·线性FIR 系统的自适应辨识 | 第25-27页 |
| ·高斯假设下的自适应算法 | 第27-29页 |
| ·LMS 自适应算法 | 第27-28页 |
| ·RLS 自适应算法 | 第28-29页 |
| ·α-稳定分布假设下的自适应算法 | 第29-33页 |
| ·LMP 自适应算法 | 第29-30页 |
| ·RLP 自适应算法 | 第30-33页 |
| ·仿真实验 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 稳健的拟牛顿类型自适应算法 | 第37-45页 |
| ·α-稳定噪声环境中的拟牛顿自适应算法 | 第37-42页 |
| ·QN-LMP 自适应算法 | 第37-39页 |
| ·QN-RLP 自适应算法 | 第39-42页 |
| ·仿真实验 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 α-稳定脉冲噪声的自适应对消 | 第45-51页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·自适应噪声对消的原理 | 第45-47页 |
| ·改进的NLMP 自适应脉冲噪声对消算法 | 第47-48页 |
| ·仿真实验 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 研究生在读期间的研究成果 | 第59页 |
