神经网络及同步方程自适应噪声抵消方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·有源噪声控制简介 | 第11-12页 |
| ·自适应有源噪声控制简介 | 第12-13页 |
| ·自适应有源噪声控制发展历史与研究现状 | 第13-16页 |
| ·自适应有源噪声控制的发展历史 | 第13-14页 |
| ·自适应有源噪声控制的研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 自适应有源噪声抵消系统基本理论 | 第18-25页 |
| ·自适应算法 | 第18-20页 |
| ·最小均方算法 | 第18-19页 |
| ·归一化最小均方算法 | 第19-20页 |
| ·自适应前馈有源噪声抵消系统 | 第20-22页 |
| ·系统模型 | 第20-21页 |
| ·FXLMS算法 | 第21-22页 |
| ·次级通道建模 | 第22-24页 |
| ·次级通路建模原理 | 第22-23页 |
| ·次级通路建模方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于神经网络的AANC系统研究 | 第25-44页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·基于BPNN的前馈AANC系统 | 第25-33页 |
| ·系统结构 | 第25-26页 |
| ·FXBPNN算法 | 第26-30页 |
| ·FEBPNN算法 | 第30-32页 |
| ·FXBPNN算法与FEBPNN算法的计算量比较 | 第32-33页 |
| ·计算机仿真 | 第33-41页 |
| ·仿真参数设置 | 第33-34页 |
| ·线性仿真 | 第34-36页 |
| ·非线性仿真 | 第36-41页 |
| ·次级通道的离线建模 | 第41-43页 |
| ·系统结构 | 第41-42页 |
| ·计算机仿真 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于同步方程方法的AANC系统研究 | 第44-60页 |
| ·理论背景 | 第44-45页 |
| ·基于同步方程方法的AANC系统 | 第45-50页 |
| ·基本原理 | 第45-47页 |
| ·估计最优控制滤波器 | 第47-48页 |
| ·在线辨识 | 第48-49页 |
| ·控制算法 | 第49-50页 |
| ·改进的基于同步方程方法的AANC系统 | 第50-54页 |
| ·基本原理 | 第50-52页 |
| ·估计最优控制滤波器 | 第52页 |
| ·在线辨识 | 第52-53页 |
| ·控制算法 | 第53-54页 |
| ·两种同步方程方法的运算量比较 | 第54-55页 |
| ·计算机仿真 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 海试数据处理 | 第60-68页 |
| ·基于神经网络的AANC算法处理结果分析 | 第60-63页 |
| ·线性处理结果 | 第61-62页 |
| ·非线性处理结果 | 第62-63页 |
| ·基于同步方程的AANC算法处理结果分析 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
