| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-12页 |
| 第1节 研究的目的和意义 | 第9页 |
| 第2节 国内外研究现状及水平 | 第9-10页 |
| 第3节 项目来源与要求 | 第10页 |
| 第4节 本文所作的主要工作 | 第10页 |
| 第5节 项目难点及本文解决方案 | 第10页 |
| 第6节 试验所采用的软硬件平台 | 第10-11页 |
| 第7节 后续章节介绍 | 第11-12页 |
| 第2章 滤波器简介 | 第12-22页 |
| 第1节 滤波器的概念及其分类 | 第12-13页 |
| 第2节 数字滤波器 | 第13-16页 |
| 一、数字滤波器的概念及其分类 | 第13页 |
| 二、有限脉冲响应数字滤波器（FIR）简介 | 第13-14页 |
| 三、无限脉冲响应数字滤波器（IIR）简介 | 第14-16页 |
| 第3节 数字滤波器中的非线性现象 | 第16-18页 |
| 一、有限字长效应的简要分析 | 第16-17页 |
| 二、溢出振荡的产生及其预防 | 第17页 |
| 三、IIR 系统中的极限环振荡现象 | 第17-18页 |
| 第4节 二维数字滤波器的简要介绍 | 第18-20页 |
| 一、二维数字滤波器 | 第18-20页 |
| 二、二维数字滤波器的稳定性 | 第20页 |
| 第5节 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 数字滤波器设计中所采用的常用算法 | 第22-29页 |
| 第1节 粒子群最优化算法 | 第22-25页 |
| 一、传统PSO 算法的实现 | 第22-24页 |
| 二、PSO 算法的优缺点及其改进 | 第24-25页 |
| 第2节 遗传算法（GA） | 第25-28页 |
| 一、传统的遗传算法简介 | 第25-27页 |
| 二、遗传算法中的改进形式——多重交叉 | 第27-28页 |
| 第3节 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 无限脉冲响应数字滤波器的设计及其稳定性分析 | 第29-50页 |
| 第1节 利用模拟滤波器设计IIR 数字滤波器 | 第29-32页 |
| 一、脉冲响应不变法设计IIR 数字低通滤波器 | 第29-32页 |
| 二、双线性变换法设计IIR 数字低通滤波器 | 第32页 |
| 第2节 IIR 滤波器的最优化设计 | 第32-48页 |
| 一、IIR 滤波器在系统识别方面的应用 | 第32-42页 |
| 二、二维分母可分离状态空间滤波器的PSO 实现 | 第42-48页 |
| 第3节 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 饱和非线性分析及其判据 | 第50-66页 |
| 第1节 一维状态空间数字滤波器的全局渐近稳定性问题 | 第50-51页 |
| 一、一维状态空间数字滤波器全局渐近稳定性的两个判据 | 第50-51页 |
| 二、改进的判据 | 第51页 |
| 第2节 二维状态空间数字滤波器的全局渐近稳定性问题 | 第51-55页 |
| 第3节 三维状态空间数字滤波器的全局渐近稳定性问题 | 第55-64页 |
| 第4节 本章小结 | 第64-66页 |
| 结束语 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 读硕期间参与项目的经历及主要成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
