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基于混合核及最大相关熵的自适应滤波算法

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第一章 引言第10-16页
    1.1 选题背景及其意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 论文结构第14-16页
第二章 自适应滤波算法基础第16-26页
    2.1 经典的线性自适应滤波算法第16-18页
        2.1.1 最小均方算法第16页
        2.1.2 仿射投影算法第16-17页
        2.1.3 递归最小二乘法第17-18页
    2.2 核方法与核自适应滤波器第18-20页
    2.3 经典的核自适应滤波算法第20-24页
        2.3.1 核最小均方算法第20-21页
        2.3.2 核仿射投影算法第21-22页
        2.3.3 核递归最小二乘法第22-24页
    2.4 本章小结第24-26页
第三章 混合核最小均方算法第26-34页
    3.1 核函数及混合核函数第26-27页
    3.2 混合核最小均方算法第27-29页
    3.3 仿真实验第29-33页
        3.3.1 MG时间序列预测模型及仿真第30-31页
        3.3.2 非线性回归模型及仿真第31-33页
    3.4 本章小结第33-34页
第四章 基于最大相关熵的仿射投影算法第34-50页
    4.1 最大相关熵第34-38页
        4.1.1 最大相关熵准则第34-35页
        4.1.2 广义最大相关熵准则第35-36页
        4.1.3 广义最大相关熵的基本性质第36-37页
        4.1.4 广义最大相关熵算法第37-38页
    4.2 基于最大相关熵的仿射投影算法第38-42页
        4.2.1 基于广义最大相关熵的非核仿射投影算法第38-40页
        4.2.2 基于广义最大相关熵的核仿射投影算法第40-42页
    4.3 仿真实验第42-48页
    4.4 本章小结第48-50页
第五章 总结与展望第50-52页
    5.1 总结第50页
    5.2 展望第50-52页
参考文献第52-56页
致谢第56-58页
攻读硕士期间已发表的学术论文第58页
攻读硕士期间参加的科研项目第58页

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