若干智能信号处理技术的研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·智能信号处理技术简介 | 第8-9页 |
| ·进化算法 | 第8-9页 |
| ·群智能算法的发展及现状 | 第9-13页 |
| ·什么是群智能 | 第9-10页 |
| ·蚁群算法 | 第10-11页 |
| ·粒子群算法 | 第11-12页 |
| ·人工鱼群算法 | 第12-13页 |
| ·群智能算法的研究方向 | 第13页 |
| ·量子进化算法 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作和内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 粒子群算法、人工鱼群算法和量子进化算法 | 第16-29页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·粒子群算法 | 第16-21页 |
| ·粒子群算法的基本思想 | 第16-17页 |
| ·粒子群算法的数学表示 | 第17-19页 |
| ·粒子群算法的发展 | 第19-21页 |
| ·人工鱼群算法 | 第21-24页 |
| ·人工鱼群算法的基本思想 | 第21-22页 |
| ·人工鱼群算法的数学表示 | 第22-24页 |
| ·人工鱼群算法的发展 | 第24页 |
| ·量子进化算法 | 第24-29页 |
| ·量子进化算法的基本思想 | 第25页 |
| ·量子进化算法的数学表示 | 第25-27页 |
| ·量子进化算法的机理和优点 | 第27-28页 |
| ·量子进化算法的发展 | 第28-29页 |
| 第三章 混合量子粒子群算法 | 第29-42页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·QEA和BPSO的性能分析 | 第30-31页 |
| ·嵌入式量子粒子群算法 | 第31-32页 |
| ·量子二进制粒子群算法 | 第32-34页 |
| ·仿真实验结果及其分析 | 第34-41页 |
| ·0-1背包问题 | 第34-36页 |
| ·函数优化问题 | 第36-38页 |
| ·多用户检测问题 | 第38-41页 |
| ·总结 | 第41-42页 |
| 第四章 自适应人工鱼群算法 | 第42-54页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基本人工鱼群算法在IIR数字滤波器设计中的应用 | 第42-47页 |
| ·IIR数字滤波器优化模型 | 第43-44页 |
| ·基于人工鱼群算法的IIR数字滤波器设计 | 第44-45页 |
| ·仿真实验结果及其分析 | 第45-47页 |
| ·自适应人工鱼群算法 | 第47-50页 |
| ·离散AFSA算法描述 | 第47-48页 |
| ·自适应人工鱼群算法的基本思想 | 第48-50页 |
| ·基于自适应人工鱼群算法的多用户检测器 | 第50-51页 |
| ·仿真实验结果及其分析 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结及展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士期间的论文 | 第59页 |
