类仿射投影算法的改进研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 自适应成比例算法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究目标和内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第13页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 自适应滤波算法介绍 | 第15-28页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 自适应滤波相关基础理论 | 第15-19页 |
| 2.2.1 自适应滤波器的基本原理 | 第15-16页 |
| 2.2.2 性能指标 | 第16-17页 |
| 2.2.3 自适应回声消除 | 第17-19页 |
| 2.3 几种基本的自适应滤波算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 维纳滤波 | 第19-20页 |
| 2.3.2 最小均方(LMS)算法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 归一化最小均值(NLMS)算法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 仿射投影算法(APA) | 第22-23页 |
| 2.4 类仿射投影(APL)算法 | 第23-27页 |
| 2.4.1 类仿射投影算法Ⅰ | 第23-25页 |
| 2.4.2 类仿射投影算法Ⅱ | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 成比例类仿射投影算法 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 成比例类仿射投影推导 | 第28-29页 |
| 3.3 标准PAPL算法 | 第29-31页 |
| 3.4 基于l_1范数的IPAPL算法 | 第31-32页 |
| 3.5 基于μ准则的MPAPL算法 | 第32-33页 |
| 3.6 实验仿真与分析 | 第33-41页 |
| 3.6.1 实验条件 | 第33-36页 |
| 3.6.2 高斯信号输入 | 第36-37页 |
| 3.6.3 有色信号输入 | 第37-39页 |
| 3.6.4 语音信号输入 | 第39-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于M估计的成比例类仿射投影算法 | 第42-50页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于M估计的成比例类仿射投影算法 | 第42-44页 |
| 4.3 仿真实验与分析 | 第44-49页 |
| 4.3.1 实验条件 | 第44-45页 |
| 4.3.2 高斯信号输入 | 第45-47页 |
| 4.3.3 有色信号输入 | 第47-48页 |
| 4.3.4 语音信号输入 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于凸组合的M估计成比例类仿射投影算法 | 第50-59页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 凸组合成比例类仿射投影算法 | 第50-53页 |
| 5.3 仿真实验与分析 | 第53-58页 |
| 5.3.1 实验条件 | 第54页 |
| 5.3.2 高斯信号输入 | 第54-55页 |
| 5.3.3 有色信号输入 | 第55-56页 |
| 5.3.4 语音信号输入 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 结论 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第66页 |
