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自适应RLS算法在心电信号去噪中的研究

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自适应RLS算法在心电信号去噪中的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 课题研究背景及意义第11-13页
  1.2 国内外现状及发展趋势第13-17页
    1.2.1 基于维纳滤波理论的方法第15-16页
    1.2.2 基于卡尔曼滤波理论的方法第16页
    1.2.3 基于最小二乘准则的方法第16-17页
    1.2.4 基于神经网络理论的方法第17页
  1.3 本文主要研究内容第17-19页
第2章 自适应滤波理论第19-36页
  2.1 自适应滤波基本理论第19-20页
  2.2 最小均方误差准则下的自适应算法第20-27页
    2.2.1 LMS算法第20-23页
    2.2.2 NLMS算法第23-25页
    2.2.3 变步长LMS算法第25-26页
    2.2.4 改进的变步长LMS算法第26-27页
  2.3 最小二乘准则下的自适应算法第27-28页
  2.4 生物医学信号概述第28-30页
  2.5 自适应滤波简单应用第30-35页
    2.5.1 自适应对消第30-32页
    2.5.2 自适应陷波器第32页
    2.5.3 自适应逆滤波第32-34页
    2.5.4 预测及信号分离第34-35页
  2.6 本章小结第35-36页
第3章 最小二乘自适应算法第36-48页
  3.1 引言第36页
  3.2 递推最小二乘法(RLS)第36-39页
  3.3 RLS算法的性能分析第39-43页
  3.4 各种自适应算法仿真分析与比较第43-47页
    3.4.1 RLS与LMS性能仿真分析比较第43-45页
    3.4.2 各种自适应算法收敛速度比较第45-47页
  3.5 本章小结第47-48页
第4章 生物医学信号的自适应滤波第48-60页
  4.1 心电信号概述第48-51页
    4.1.1 心脏传导系统第48-49页
    4.1.2 心电信号产生机理第49-50页
    4.1.3 心电信号及特点第50-51页
  4.2 心电信号的噪声来源第51-53页
  4.3 仿真结果及分析第53-59页
    4.3.1 自适应噪声消除第54页
    4.3.2 算法实现第54-55页
    4.3.3 仿真结果第55-59页
  4.4 本章小结第59-60页
结论第60-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-67页
附录A(MATLAB程序代码)第67-75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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