自適應(yīng)濾波器(Adaptive Filter,AF)作為統(tǒng)計(jì)信號處理的一個(gè)重要組成部分,在信號處理與定位等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用與發(fā)展。針對平穩(wěn)數(shù)據(jù),AF在信號處理的過程中,系統(tǒng)參數(shù)能夠隨著輸入信號的變化進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,不需要提前估計(jì)噪聲與信號的參數(shù)。針對非平穩(wěn)數(shù)據(jù),基于狀態(tài)空間模型,以卡爾曼濾波器為代表的AF對具有良好的狀態(tài)估計(jì)性能。此外,作為一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,超限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于信號處理與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。從學(xué)習(xí)效率的角度來看,ELM具有學(xué)習(xí)速度快、性能好的特點(diǎn)。關(guān)于AF的研究現(xiàn)狀,主要包括優(yōu)化準(zhǔn)則,濾波結(jié)構(gòu)及權(quán)重更新方式三個(gè)方面。其中,AF的優(yōu)化準(zhǔn)則主要包括最小均方誤差準(zhǔn)則(Minimum Mean Square Error,MMSE)、最大相關(guān)熵準(zhǔn)則(Maximum Correntropy Criterion,MCC)及廣義最大相關(guān)熵準(zhǔn)則(Generalized Maximum Correntropy Criterion,GMCC)等。其中,MMSE準(zhǔn)則在高斯噪聲的干擾下可以取得最佳的濾波性能;而基于高斯核函數(shù)的...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 目前研究現(xiàn)狀
        1.2.1 關(guān)于優(yōu)化準(zhǔn)則的研究
        1.2.2 權(quán)重更新方式
    1.3 本文研究內(nèi)容
第二章 自適應(yīng)濾波算法
    2.1 優(yōu)化準(zhǔn)則
        2.1.1 最小均方誤差準(zhǔn)則
        2.1.2 最大相關(guān)熵準(zhǔn)則
        2.1.3 廣義最大相關(guān)熵準(zhǔn)則
    2.2 基于最小均方誤差準(zhǔn)則的學(xué)習(xí)算法
        2.2.1 最小均方誤差算法(LMS)
        2.2.2 仿射投影算法(APA)
        2.2.3 遞歸最小二乘算法(RLS)
    2.3 最大相關(guān)熵算法(MCC)
    2.4 廣義最大相關(guān)熵算法(GMCC)
    2.5 小結(jié)
第三章 基于q梯度的仿射投影算法
    3.1 q微分
    3.2 基于q梯度的仿射投影算法(q-APA)
    3.3 計(jì)算復(fù)雜度
    3.4 均方性能分析
        3.4.1 均方收斂性分析
        3.4.2 穩(wěn)態(tài)性能分析
    3.5 變q的仿射投影算法(V-q-APA)
    3.6 數(shù)值仿真結(jié)果
        3.6.1 系統(tǒng)辨識
        3.6.2 非線性信道均衡
    3.7 小結(jié)
第四章 基于分?jǐn)?shù)階最大相關(guān)熵算法
    4.1 分?jǐn)?shù)階微積分
    4.2 基于分?jǐn)?shù)階最大相關(guān)熵算法(FMCC)
    4.3 數(shù)值仿真結(jié)果
        4.3.1 alpha噪聲
        4.3.2 Mackey-Glass混沌時(shí)間序列的預(yù)測
        4.3.3 Lorenz混沌時(shí)間序列的預(yù)測
    4.4 小結(jié)
第五章 基于廣義最大相關(guān)熵的在線序貫超限學(xué)習(xí)機(jī)
    5.1 基于廣義最大相關(guān)熵的在線序貫超限學(xué)習(xí)機(jī)(OS-ELM-GMCC)
        5.1.1 超限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)
        5.1.2 算法推導(dǎo)
    5.2 數(shù)值仿真結(jié)果
        5.2.1 系統(tǒng)辨識
        5.2.2 Mackey-Glass混沌時(shí)間序列
    5.3 小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間已發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
攻讀碩士期間參加的科研項(xiàng)目



本文編號：3755474