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基于双系统耦合理论的自适应滤波算法的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-16页
   ·自适应滤波器的研究背景及意义第9-10页
   ·自适应滤波器的研究历史第10页
   ·自适应滤波器的研究现状第10-12页
   ·自适应滤波器的应用领域第12-14页
   ·论文的主要内容和工作安排第14-16页
2 自适应滤波器的基本理论第16-26页
   ·随机过程及其平稳性第16-18页
     ·随机过程的定义第16页
     ·随机过程的平稳性第16-18页
   ·维纳滤波器第18-23页
     ·正交性原理第18-20页
     ·维纳霍夫方程第20-21页
     ·横向滤波器的维纳解第21-22页
     ·误差性能曲面第22-23页
   ·自适应滤波器第23-25页
   ·本章小结第25-26页
3 最小均方算法第26-40页
   ·最速下降法第26-28页
   ·最小均方算法基本原理第28-31页
   ·最小均方算法性能分析第31-35页
     ·收敛性分析第31-33页
     ·失调分析第33-34页
     ·收敛速度分析第34-35页
   ·分析影响最小均方算法性能的几个因素第35-38页
     ·滤波器阶数 M 对 LMS 算法性能的影响第36页
     ·输入信噪比对 LMS 算法收敛曲线的影响第36-37页
     ·步长因子μ对 LMS 算法收敛曲线的影响第37-38页
   ·本章小结第38-40页
4 改进的 LMS 算法第40-61页
   ·基于双系统自适应耦合的 LMS 算法第40-47页
     ·C-LMS 算法的概述第40-43页
     ·C-LMS 算法的仿真实验第43-47页
   ·融入动量项的 LMS 算法第47-53页
     ·MLMS 算法的概述第47-49页
     ·MLMS 算法的仿真实验第49-53页
   ·基于双系统自适应耦合的动量项 LMS 算法第53-60页
     ·C-MLMS 算法概述第53-56页
     ·C-MLMS 算法的仿真实验第56-60页
   ·本章小结第60-61页
5 改进的归一化 LMS 算法第61-73页
   ·NLMS 算法第61-65页
     ·NLMS 算法的概述第61-64页
     ·NLMS 算法的仿真实验第64-65页
   ·融入动量项的 NLMS 算法第65-67页
     ·MNLMS 算法的概述第65-66页
     ·MNLMS 算法的仿真实验第66-67页
   ·基于双系统自适应耦合的动量项归一化最小均方误差算法第67-71页
     ·C-MNLMS 算法的概述第67-69页
     ·C-MNLMS 的仿真实验第69-71页
   ·小结第71-73页
6 总结与展望第73-75页
   ·总结第73页
   ·展望第73-75页
参考文献第75-78页
附录第78-79页

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