基于成分分解的自适应滤波降噪方法研究

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基于成分分解的自适应滤波降噪方法研究

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基于成分分解的自适应滤波降噪方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
1.1 课题研究背景与意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-15页
1.2.1 信号降噪方法研究现状	第11-13页
1.2.2 自适应信号分解及其在降噪上的应用	第13-14页
1.2.3 现有信号降噪方法存在的不足与局限性	第14-15页
1.3 本文的主要研究内容	第15-17页
第2章自适应滤波降噪研究及改进	第17-28页
2.1 引言	第17页
2.2 自适应滤波器基本原理	第17-18页
2.3 最小均方LMS型算法及其性能研究	第18-25页
2.3.1 LMS算法原理	第19-20页
2.3.2 LMS算法性能分析	第20-24页
2.3.3 归一化最小均方NLMS算法与性能分析	第24-25页
2.4 自适应滤波在降噪上的应用	第25-26页
2.5 LMS型算法存在的问题与改进思路	第26页
2.6 本章小结	第26-28页
第3章基于经验小波变换EWT信号频带分解自适应滤波降噪方法	第28-44页
3.1 引言	第28页
3.2 基于EWT信号频带分解自适应滤波降噪方法	第28-32页
3.2.1 EWT方法原理	第28-31页
3.2.2 基于EWT信号频带分解的自适应滤波降噪方法	第31-32页
3.3 基于尺度空间的无参数EWT频谱划分方法	第32-36页
3.3.1 尺度空间表示	第33页
3.3.2“有意义”的尺度空间模式定义	第33-35页
3.3.3 EWT无参数频谱分割方法	第35-36页
3.4 EWT分解的性能分析研究	第36-39页
3.4.1 重构性能分析	第36-38页
3.4.2 动态频谱范围分析	第38-39页
3.5 实验结果与讨论	第39-42页
3.5.1 仿真信号降噪实验	第39-40页
3.5.2 语音信号降噪实验	第40-42页
3.6 本章小结	第42-44页
第4章基于多元模态分解MEMD的非平稳信号自适应滤波降噪方法	第44-56页
4.1 引言	第44页
4.2 经验模态分解相关研究	第44-48页
4.2.1 EMD算法	第44-46页
4.2.2 EEMD算法	第46-48页
4.3 结合EMD与自适应滤波的降噪方法研究	第48-51页
4.3.1 单侧分解的EMD自适应滤波降噪方法	第48-50页
4.3.2 基于EEMD子带自适应滤波降噪	第50-51页
4.4 基于多元经验模态分解MEMD的自适应滤波降噪方法	第51-53页
4.4.1 MEMD算法	第51-52页
4.4.2 基于MEMD的非平稳信号自适应滤波降噪方法	第52-53页
4.5 实验结果与分析	第53-55页
4.5.1 仿真信号降噪实验	第53-54页
4.5.2 语音信号降噪实验	第54-55页
4.6 本章小结	第55-56页
结论	第56-58页
参考文献	第58-63页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第63-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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