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 |