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自适应滤波算法及应用研究

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自适应滤波算法及应用研究
论文目录
 
摘要第1-8 页
Abstract第8-9 页
第一章 绪论第9-16 页
  · 引言第9 页
  · 自适应滤波器基本原理第9-10 页
  · 自适应滤波理论与算法第10-13 页
    · 基于维纳滤波器理论的方法第10-12 页
    · 基于卡尔曼滤波理论的方法第12 页
    · 基于最小二乘准则的方法第12-13 页
    · 基于神经网络理论的方法第13 页
  · MATLAB语言介绍第13-14 页
  · 本文的主要工作和论文安排第14-16 页
第二章 自适应滤波算法第16-21 页
  · 引言第16 页
  · 自适应滤波算法种类第16-20 页
    · RLS自适应滤波算法第16-17 页
    · 变换域自适应滤波算法第17 页
    · 仿射投影算法第17-18 页
    · 共轭梯度算法第18 页
    · 基于子带分解的自适应滤波算法第18-19 页
    · 基于QR分解的自适应滤波算法第19 页
    · 其它一些自适应滤波算法第19-20 页
  · 本章小结第20-21 页
第三章 LMS自适应算法第21-29 页
  · 引言第21 页
  · LMS算法的基本原理第21-24 页
  · 最小均方(LMS)自适应算法性能分析第24-27 页
    · 自适应收敛性第24-25 页
    · 平均MSE-学习曲线第25-26 页
    · 失调第26-27 页
  · 仿真结果第27-28 页
  · 本章小结第28-29 页
第四章 归一化LMS算法第29-34 页
  · 引言第29 页
  · 归一化LMS算法原理与性能分析第29-32 页
  · 仿真结果分析第32-33 页
  · 本章小结第33-34 页
第五章 变换域LMS自适应算法第34-36 页
  · 引言第34 页
  · 变换域LMS算法基本原理第34 页
  · 变换域LMS算法算法仿真第34-35 页
  · 本章小结第35-36 页
第六章 最小二乘自适应算法第36-42 页
  · 引言第36 页
  · 递推最小二乘(RLS)算法第36-39 页
  · 仿真结果分析第39-41 页
  · 本章小结第41-42 页
第七章 改进的变步长归一化LMS自适应算法第42-54 页
  · 引言第42 页
  · 变步长LMS自适应算法第42-43 页
  · 改进的变步长LMS自适应算法第43-45 页
    · 改进的变步长LMS自适应算法原理第43-45 页
    · 计算机模拟仿真第45 页
  · 计算机模拟仿真几种算法比较第45-51 页
  · 自适应滤波算法的应用第51-53 页
    · 自适应滤波器第51 页
    · 自适应预测器第51-52 页
    · 自适应均衡器第52-53 页
    · 自适应噪声消除第53 页
  · 本章小结第53-54 页
总结与展望第54-55 页
参考文献第55-58 页
致谢第58-59 页
研究生期间发表的论文第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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