本文關(guān)鍵詞：子帶自適應(yīng)濾波器及其應(yīng)用

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【摘要】：自適應(yīng)濾波器采用自適應(yīng)算法自動調(diào)節(jié)數(shù)字濾波器的抽頭權(quán)值來估計未知系統(tǒng)。LMS算法因計算復(fù)雜度低、易于實現(xiàn)等優(yōu)點成為最受歡迎的自適應(yīng)算法之一,然而當(dāng)輸入信號的相關(guān)性高時,LMS算法收斂速度很慢。為了加快收斂速度,學(xué)者們提出了APA算法,但其計算復(fù)雜度較高。為了兼得較快的收斂速度和較低的計算復(fù)雜度,學(xué)者們提出了子帶自適應(yīng)算法。本文首先提出了一種收縮變正則化矩陣歸一化子帶自適應(yīng)算法,來解決固定正則化參數(shù)的子帶自適應(yīng)算法必須在收斂速度和穩(wěn)態(tài)失調(diào)之間進行折中的問題,其次將歸一化子帶自適應(yīng)算法引入到二維自適應(yīng)濾波中,提出了二維歸一化子帶自適應(yīng)算法及其變步長算法,最后將仿射投影子帶自適應(yīng)濾波算法引入自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò),提出了分布式仿射投影符號子帶自適應(yīng)算法。
【關(guān)鍵詞】：子帶自適應(yīng)濾波器 收縮方法 變正則化矩陣 二維濾波 變步長 分布式
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN713
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 自適應(yīng)濾波器簡介7-8
• 1.2 自適應(yīng)算法介紹8-9
• 1.3 自適應(yīng)算法的應(yīng)用9-11
• 1.4 自適應(yīng)濾波器性能指標(biāo)11-12
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)12-13
• 第二章 濾波器組與子帶自適應(yīng)濾波器13-20
• 2.1 多速率系統(tǒng)13-14
• 2.2 濾波器組14-17
• 2.3 子帶自適應(yīng)濾波器17-20
• 第三章 收縮變正則化矩陣歸一化子帶自適應(yīng)算法20-28
• 3.1 引言20
• 3.2 收縮變正則化矩陣設(shè)計20-24
• 3.3 仿真實驗24-28
• 第四章 二維變步長歸一化子帶自適應(yīng)算法28-36
• 4.1 引言28-29
• 4.2 變步長參數(shù)設(shè)計29-32
• 4.3 仿真實驗32-36
• 第五章 分布式仿射投影符號子帶自適應(yīng)算法36-47
• 5.1 引言36-37
• 5.2 DSAF算法和DSSAF算法簡介37-40
• 5.3 AP-DSSAF算法推導(dǎo)40-42
• 5.4 仿真實驗42-47
• 第六章 結(jié)論與展望47-49
• 6.1 總結(jié)47-48
• 6.2 展望48-49
• 參考文獻49-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間科研成果55-56
• 致謝56-57

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