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强噪声背景下噪声对消技术的研究

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强噪声背景下噪声对消技术的研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-9 页
第1章 绪论第9-16 页
  · 课题的提出第9-10 页
  · 技术背景和发展方向第10-14 页
    · 技术背景第11-12 页
    · 发展方向第12-14 页
  · 研究的内容和方法第14 页
    · 研究的主要内容第14 页
    · 研究方法第14 页
  · 研究成果和论文结构特点第14-16 页
    · 研究成果第14-15 页
    · 结构特点第15-16 页
第2章 系统结构选取及算法性能分析第16-30 页
  · 自适应滤波技术及其应用第16-17 页
  · 自适应滤波器的组成第17-18 页
  · 滤波器结构选取第18-20 页
  · 自适应算法的选取第20-26 页
    · 最小均方(LMS)算法第21-22 页
    · 递归最小二乘(RLS)算法第22-26 页
  · 自适应噪声对消原理第26-30 页
第3章 基本RLS算法及改进算法第30-46 页
  · 最佳滤波准则第30-31 页
  · 不同应用环境下的RLS算法衡量标准第31-34 页
    · 自适应信道均衡器第31-32 页
    · 自适应信道估计器第32-33 页
    · 自适应噪声对消器第33-34 页
  · RLS算法的改进策略第34-38 页
    · 采用可变遗忘因子λ的方法第34-38 页
    · 自相关矩阵的逆矩阵P(n)第38 页
  · 几种改进的RLS算法第38-46 页
    · 可变遗忘因子的VFF-RLS算法第39-41 页
    · 自相关矩阵的逆矩阵加自扰动项的ISPRLS算法第41-43 页
    · SVRLS算法第43-46 页
第4章 噪声对消仿真及分析第46-69 页
  · 强噪声背景下语音信号提取的仿真实验设计第46-47 页
    · 仿真实验中信号的选择第46 页
    · 仿真实验中噪声的选择第46-47 页
    · 消噪性能的衡量标准第47 页
  · 仿真实验结果及其分析第47-69 页
    · 标准RLS算法实验结果分析第48-55 页
    · VFF-RLS算法实验结果分析第55-59 页
    · ISPRLS算法实验结果分析第59-63 页
    · SVRLS算法实验结果分析第63-69 页
结论第69-70 页
参考文献第70-73 页
致谢第73-74 页
研究生履历第74-75 页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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