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基于稀疏冲激响应及多智能体网络的自适应滤波算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-27页
    1.1 论文研究的背景及意义第11-13页
    1.2 稀疏自适应滤波算法国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 成比例类归一化最小均方算法第14-15页
        1.2.2 零吸引类最小均方算法第15-16页
        1.2.3 有效阶数类归一化最小均方算法第16-17页
    1.3 自适应网络滤波算法国内外研究现状第17-23页
        1.3.1 集中式网络滤波算法第17-18页
        1.3.2 分布式网络滤波算法第18-23页
    1.4 论文的主要内容与结构安排第23-25页
    1.5 符号与缩略语第25-27页
第2章 基于自适应零吸引因子的L0-LMS算法第27-37页
    2.1 背景知识第27-30页
        2.1.1 最小均方算法第27-29页
        2.1.2 L0范数约束下的最小均方算法第29-30页
    2.2 算法描述第30-33页
        2.2.1 代价函数第30-31页
        2.2.2 算法描述第31-32页
        2.2.3 计算复杂度分析第32-33页
    2.3 仿真验证第33-36页
        2.3.1 高稀疏系统辨识仿真第33-34页
        2.3.2 中等稀疏系统辨识仿真第34-35页
        2.3.3 真实稀疏系统辨识仿真第35-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第3章 针对网络回声消除器的有效阶数NLMS算法第37-48页
    3.1 问题描述及相关前人工作第37-39页
        3.1.1 问题描述第37-38页
        3.1.2 分数阶数NLMS算法第38-39页
    3.2 算法描述第39-42页
        3.2.1 代价函数第39-40页
        3.2.2 有效阶数更新方程第40-41页
        3.2.3 故障检测与重置第41页
        3.2.4 参数选择依据第41-42页
    3.3 仿真验证第42-47页
        3.3.1 有效回声路径位置时变情况下的跟踪性能测试第42-45页
        3.3.2 有效回声路径权值时变情况下的跟踪性能测试第45-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第4章 扩散式变阶数自适应网络滤波算法第48-75页
    4.1 问题描述及相关前人工作第48-51页
        4.1.1 问题描述第48-49页
        4.1.2 扩散式固定阶数自适应网络滤波算法第49-50页
        4.1.3 单节点变阶数自适应滤波算法第50页
        4.1.4 变阶数自适应网络滤波算法第50-51页
    4.2 代价函数第51-52页
    4.3 算法描述第52-56页
        4.3.1 扩散式变阶数自适应网络滤波算法第52-55页
        4.3.2 集中式变阶数自适应网络滤波算法第55-56页
    4.4 性能分析第56-68页
        4.4.1 稳态均方偏差第56-60页
        4.4.2 稳态阶数第60-64页
        4.4.3 阶数平均收敛条件第64-66页
        4.4.4 参数选择依据第66-68页
    4.5 仿真验证第68-74页
        4.5.1 稳态性能测试第68-70页
        4.5.2 平均收敛性能测试第70-71页
        4.5.3 低噪声条件下的追踪性能测试第71-73页
        4.5.4 高噪声条件下的追踪性能测试第73-74页
    4.6 本章小结第74-75页
第5章 基于随机坐标下降法的扩散式自适应网络滤波算法第75-140页
    5.1 算法描述及相关前人工作第75-79页
        5.1.1 算法描述第75-77页
        5.1.2 块坐标下降法第77-78页
        5.1.3 部分迭代算法第78-79页
    5.2 模型假设第79-80页
    5.3 网络误差动态模型第80-82页
    5.4 网络稳定性第82-101页
        5.4.1 均方稳定性第83-93页
        5.4.2 四阶稳定性第93-101页
    5.5 长期网络误差动态模型第101-107页
        5.5.1 长期网络误差动态模型第102-103页
        5.5.2 稳态性能偏差第103-107页
        5.5.3 模型稳定性第107页
    5.6 稳态性能分析第107-121页
        5.6.1 性能指标第107-109页
        5.6.2 均方偏差第109-116页
        5.6.3 超额风险第116-117页
        5.6.4 收敛速率第117-121页
    5.7 对照现有算法第121-132页
        5.7.1 丢失概率一致的情况第121-129页
        5.7.2 个体代价函数一致的情况第129-132页
    5.8 仿真验证第132-138页
        5.8.1 均方误差网络仿真第132-136页
        5.8.2 逻辑回归网络仿真第136-138页
    5.9 本章小结第138-140页
结论第140-141页
参考文献第141-150页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第150-151页
致谢第151页

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