部分更新RLS滤波器算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景以及意义 | 第8-9页 |
| ·PU-RLS算法的研究现状和研究方向 | 第9-11页 |
| ·PU-RLS算法的研究现状 | 第9-11页 |
| ·PU-RLS算法的研究方向 | 第11页 |
| ·本文研究的章节安排 | 第11-13页 |
| 2 PU-RLS算法 | 第13-20页 |
| ·周期部分更新RLS算法 | 第14页 |
| ·序贯部分更新RLS算法 | 第14-15页 |
| ·随机部分更新RLS算法 | 第15-16页 |
| ·选择部分更新RLS算法 | 第16-17页 |
| ·集员部分更新RLS算法 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于相关输入的部分更新RLS算法收敛性分析 | 第20-31页 |
| ·PU-RLS算法的集平均学习曲线 | 第20-27页 |
| ·q值的确定 | 第27页 |
| ·关于PU-RLS算法的结论 | 第27页 |
| ·仿真实验 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 一种改进的部分更新RLS滤波器算法 | 第31-40页 |
| ·子滤波器个数为2的PU-RLS算法 | 第31-32页 |
| ·ⅠPU-RLS算法 | 第32-35页 |
| ·预处理 | 第33-34页 |
| ·更新大权重子滤波器 | 第34页 |
| ·交替更新两个子滤波器 | 第34页 |
| ·ⅠPU-RLS算法的计算复杂度 | 第34-35页 |
| ·仿真实验 | 第35-39页 |
| ·仿真平台 | 第35页 |
| ·各算法收敛性能比较 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 ⅠPU-RLS算法的改进算法 | 第40-49页 |
| ·归一化最小均方算法(NLMS)及其收敛特性 | 第40-42页 |
| ·NLMS算法 | 第40-41页 |
| ·NLMS算法的收敛性 | 第41-42页 |
| ·ⅡPU-RLS算法 | 第42-44页 |
| ·预处理 | 第42-43页 |
| ·更新大权重子滤波器 | 第43-44页 |
| ·交替更新各个子滤波器 | 第44页 |
| ·ⅡPU-RLS算法的计算复杂度 | 第44页 |
| ·仿真实验 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
