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类仿射投影算法的改进研究

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类仿射投影算法的改进研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 自适应成比例算法的研究现状	第11-13页
1.3 论文研究目标和内容	第13-14页
1.3.1 研究目标	第13页
1.3.2 研究内容	第13-14页
1.4 论文的结构安排	第14-15页
第二章自适应滤波算法介绍	第15-28页
2.1 引言	第15页
2.2 自适应滤波相关基础理论	第15-19页
2.2.1 自适应滤波器的基本原理	第15-16页
2.2.2 性能指标	第16-17页
2.2.3 自适应回声消除	第17-19页
2.3 几种基本的自适应滤波算法	第19-23页
2.3.1 维纳滤波	第19-20页
2.3.2 最小均方(LMS)算法	第20-21页
2.3.3 归一化最小均值(NLMS)算法	第21-22页
2.3.4 仿射投影算法(APA)	第22-23页
2.4 类仿射投影(APL)算法	第23-27页
2.4.1 类仿射投影算法Ⅰ	第23-25页
2.4.2 类仿射投影算法Ⅱ	第25-27页
2.5 本章小结	第27-28页
第三章成比例类仿射投影算法	第28-42页
3.1 引言	第28页
3.2 成比例类仿射投影推导	第28-29页
3.3 标准PAPL算法	第29-31页
3.4 基于l_1范数的IPAPL算法	第31-32页
3.5 基于μ准则的MPAPL算法	第32-33页
3.6 实验仿真与分析	第33-41页
3.6.1 实验条件	第33-36页
3.6.2 高斯信号输入	第36-37页
3.6.3 有色信号输入	第37-39页
3.6.4 语音信号输入	第39-41页
3.7 本章小结	第41-42页
第四章基于M估计的成比例类仿射投影算法	第42-50页
4.1 引言	第42页
4.2 基于M估计的成比例类仿射投影算法	第42-44页
4.3 仿真实验与分析	第44-49页
4.3.1 实验条件	第44-45页
4.3.2 高斯信号输入	第45-47页
4.3.3 有色信号输入	第47-48页
4.3.4 语音信号输入	第48-49页
4.4 本章小结	第49-50页
第五章基于凸组合的M估计成比例类仿射投影算法	第50-59页
5.1 引言	第50页
5.2 凸组合成比例类仿射投影算法	第50-53页
5.3 仿真实验与分析	第53-58页
5.3.1 实验条件	第54页
5.3.2 高斯信号输入	第54-55页
5.3.3 有色信号输入	第55-56页
5.3.4 语音信号输入	第56-58页
5.4 本章小结	第58-59页
第六章结论与展望	第59-61页
6.1 结论	第59-60页
6.2 展望	第60-61页
致谢	第61-62页
参考文献	第62-66页
攻读硕士学位期间的研究成果	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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