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稀疏冲激响应的自适应滤波算法及其应用研究
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稀疏冲激响应的自适应滤波算法及其应用研究
论文目录
 
摘要第1-11 页
ABSTRACT第11-15 页
第一章 绪论第15-25 页
　　1.1. 研究背景第15-17 页
　　1.2. 自适应滤波算法面临的新问题第17-19 页
　　1.3. 系数比例自适应滤波算法第19-21 页
　　1.4. 本研究论文主要贡献第21-22 页
　　1.5. 本文组织与结构第22-25 页
第二章 系数比例自适应滤波算法第25-43 页
　　2.1. 引言第25 页
　　2.2. 自适应滤波算法第25-34 页
　　　　2.2.1. 自适应滤波器结构第26 页
　　　　2.2.2. 系统辨识问题第26-28 页
　　　　2.2.3. 维纳滤波器与梯度算法第28-29 页
　　　　· 随机梯度算法第29-31 页
　　　　· 递归最小二乘(RLS)算法第31-32 页
　　　　2.2.6. 学习曲线与稳态失调第32-33 页
　　　　2.2.7. 计算复杂度比较第33-34 页
　　2.3. 系数比例自适应滤波算法第34-38 页
　　　　2.3.1. PNLMS算法第35 页
　　　　2.3.2. PNLMS++与CPNLMS算法第35-36 页
　　　　2.3.3. IPNLMS算法第36-37 页
　　　　2.3.4. MPNLM算法第37 页
　　　　2.3.5. SPNLMS算法第37-38 页
　　　　· 系数比例仿射投影算法(PAPA)第38 页
　　2.4. 自适应滤波算法研究新进展第38-42 页
　　　　2.4.1. 部分更新自适应算法第38-39 页
　　　　2.4.2. 选择部分更新算法第39-40 页
　　　　2.4.3. 集合成员自适应算法第40-41 页
　　　　2.4.4. 降低系数比例自适应算法的计算复杂度第41-42 页
　　2.5. 小结第42-43 页
第三章 系数比例算法的若干改进第43-69 页
　　3.1. 引言第43-44 页
　　3.2. 系数比例算法的归一化第44-46 页
　　3.3. 改善MPNLMS算法第46-55 页
　　　　3.3.1. MPNLMS算法的一个简化推导第46-49 页
　　　　· 确定收敛标准第49-50 页
　　　　· 新的分段函数第50-52 页
　　　　· 仿真实验第52-55 页
　　3.4. 降低系数比例算法的计算复杂度第55-58 页
　　　　3.4.1. 归一化的影响第56-57 页
　　　　3.4.2. 部分更新第57-58 页
　　3.5. 基于稀疏度估计的方法第58-67 页
　　　　3.5.1. 稀疏性的度量第58-59 页
　　　　· 基于稀疏性度量的IPNLMS算法第59-62 页
　　　　3.5.3. IPNLMS算法仿真实验结果第62-64 页
　　　　3.5.4. 基于稀疏度的MPNLMS算法第64 页
　　　　3.5.5. MPNLMS算法仿真实验结果第64-67 页
　　3.6. 小结第67-69 页
第四章 基于系数差的系数比例算法第69-79 页
　　4.1. 引言第69-71 页
　　4.2. 系数比例算法收敛过程分析第71-73 页
　　4.3. 分阶段分块分析第73-74 页
　　4.4. 基于系数差的系数比例算法第74-75 页
　　4.5. 计算机仿真结果第75-77 页
　　4.6. 小结第77-79 页
第五章 变步长系数比例算法及其在网络回声消除中的应用第79-101 页
　　5.1. 引言第79-81 页
　　5.2. 回声消除及问题定义第81-82 页
　　5.3. 最小干扰原理第82-83 页
　　5.4. 变步长系数比例NLMS算法第83-89 页
　　　　5.4.1. 算法推导第83-85 页
　　　　5.4.2. 计算复杂分析第85 页
　　　　5.4.3. 计算机仿真第85-89 页
　　5.5. 变步长系数比例APA算法第89-98 页
　　　　5.5.1. 系数比例APA算法第89-90 页
　　　　5.5.2. 变步长PAPA的优化准则第90-91 页
　　　　5.5.3. 变步长PAPA推导第91-94 页
　　　　5.5.4. 计算复杂度分析第94 页
　　　　· 计算机仿真第94-98 页
　　5.6. 结语第98-101 页
第六章 总结及展望第101-107 页
　　6.1. 本文研究总结第101-103 页
　　6.2. 下一步工作第103-107 页
参考文献第107-113 页
致谢第113-115 页
附录A 攻读博士学位期间发表(录用)论文情况第115-117 页

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