| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1.INTRODUCTION | 第13-18页 |
| 1.1 BACKGROUND AND SIGNIFICANCE | 第13-14页 |
| 1.2 ADAPTIVE FILTERING REASERCH STATUS | 第14-16页 |
| 1.3 PREVIEWS AND ORGANIZATION | 第16-18页 |
| 2. CLASSICAL ADAPTIVE FILTERING ALGORITHMSAND KERNEL METHODS | 第18-30页 |
| 2.1 LINEAR ADAPTIVE FILTERING | 第18-23页 |
| 2.1.1 Least-Mean-Square Algorithm | 第19-21页 |
| 2.1.2 Recursive Least-Square Algorithm | 第21-23页 |
| 2.2 NONLINEAR ADAPTIVE FILTERING | 第23-24页 |
| 2.3 REPRODUCING KERNEL HILBERT SPACES (RKHS) | 第24-27页 |
| 2.3.1 Hilbert Space | 第24-25页 |
| 2.3.2 Mercer Kernel | 第25-26页 |
| 2.3.3 RKHS and Mercer Theorem | 第26-27页 |
| 2.4 KERNEL METHOD IN ADAPTIVE FILTERING | 第27-29页 |
| 2.5 SUMMARY | 第29-30页 |
| 3. KERNEL LEAST MEAN SQUARE ALGORITHM (KLMS) | 第30-44页 |
| 3.1 FORMULATION OF KERNEL LEAST MEAN SQUARE ALGORITHM | 第30-33页 |
| 3.2 ASSESSMENTS OF KLMS | 第33-37页 |
| 3.2.1 Convergence Considerations | 第33-34页 |
| 3.2.2 Misadjustment | 第34-36页 |
| 3.2.3 Learning Curve | 第36-37页 |
| 3.3 PARAMETER SELECTIONS OF KLMS | 第37-39页 |
| 3.3.1 Kernel Selection | 第37-38页 |
| 3.3.2 Step-size parameter selection | 第38-39页 |
| 3.4 EXTENSION OF KLMS ALGORITHM | 第39-42页 |
| 3.4.1 Self-Regularization Property | 第39-40页 |
| 3.4.2 Leaky KLMS Algorithm | 第40-41页 |
| 3.4.3 Normalized KLMS Algorithm (NKLMS) | 第41-42页 |
| 3.5 SUMMARY | 第42-44页 |
| 4. KERNEL MIXED-NORM ADAPTIVE FILTERING | 第44-58页 |
| 4.1 IMPLEMENTATION OF MIXED-NORM ALGORITHMS | 第44-46页 |
| 4.1.1 Formulation of Least Mean Fourth Algorithm (LMF) | 第44-45页 |
| 4.1.2 Formulation of Least Mean Mixed-Norm Algorithm (LMMN) | 第45-46页 |
| 4.2 QUANTIZED KERNEL LEAST MEAN MIXED-NORM ALGORITHM | 第46-52页 |
| 4.2.1 Quantization Strategy | 第46-47页 |
| 4.2.2 Implementation of QKLMMN Algorithm | 第47-49页 |
| 4.2.3 Convergence of QKLMMN Algorithm | 第49-52页 |
| 4.3 KERNEL NORMALIZED MIXED-NORM (KNMN) ALGORITHM | 第52-56页 |
| 4.3.1 Formulation of Kernel Normalized Mixed-norm (KNMN) Algorithm | 第53-54页 |
| 4.3.2 Mechanism for adaptive mixing parameter | 第54-55页 |
| 4.3.3. Convergence Analysis of KNMN | 第55-56页 |
| 4.4 SUMMARY | 第56-58页 |
| 5. SIMULATIONS AND RESULTS | 第58-82页 |
| 5.1 CLASSICAL ALGORITHM SIMULATIONS PERFORMANCE | 第58-72页 |
| 5.1.1 Normalized LMS Algorithm in Noise Cancellation | 第58-66页 |
| 5.1.2 Kernel methods in Echo Cancellation | 第66-72页 |
| 5.2 EXPERIMENTS OF QKLMM ALGORITHM | 第72-79页 |
| 5.3 SIMULATIONS OF KNMN ALGORITHM | 第79-82页 |
| CONCLUSIONS | 第82-83页 |
| REFERENCES | 第83-88页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第88-90页 |
| Acknowledgements | 第90页 |
