子带自适应滤波器及其应用

发布时间：2017-09-25 16:21

  本文关键词：子带自适应滤波器及其应用

  更多相关文章： 子带自适应滤波器 收缩方法 变正则化矩阵 二维滤波 变步长 分布式

【摘要】：自适应滤波器采用自适应算法自动调节数字滤波器的抽头权值来估计未知系统。LMS算法因计算复杂度低、易于实现等优点成为最受欢迎的自适应算法之一,然而当输入信号的相关性高时,LMS算法收敛速度很慢。为了加快收敛速度,学者们提出了APA算法,但其计算复杂度较高。为了兼得较快的收敛速度和较低的计算复杂度,学者们提出了子带自适应算法。本文首先提出了一种收缩变正则化矩阵归一化子带自适应算法,来解决固定正则化参数的子带自适应算法必须在收敛速度和稳态失调之间进行折中的问题,其次将归一化子带自适应算法引入到二维自适应滤波中,提出了二维归一化子带自适应算法及其变步长算法,最后将仿射投影子带自适应滤波算法引入自适应网络,提出了分布式仿射投影符号子带自适应算法。
【关键词】：子带自适应滤波器 收缩方法 变正则化矩阵 二维滤波 变步长 分布式
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN713
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 自适应滤波器简介7-8
• 1.2 自适应算法介绍8-9
• 1.3 自适应算法的应用9-11
• 1.4 自适应滤波器性能指标11-12
• 1.5 论文结构12-13
• 第二章 滤波器组与子带自适应滤波器13-20
• 2.1 多速率系统13-14
• 2.2 滤波器组14-17
• 2.3 子带自适应滤波器17-20
• 第三章 收缩变正则化矩阵归一化子带自适应算法20-28
• 3.1 引言20
• 3.2 收缩变正则化矩阵设计20-24
• 3.3 仿真实验24-28
• 第四章 二维变步长归一化子带自适应算法28-36
• 4.1 引言28-29
• 4.2 变步长参数设计29-32
• 4.3 仿真实验32-36
• 第五章 分布式仿射投影符号子带自适应算法36-47
• 5.1 引言36-37
• 5.2 DSAF算法和DSSAF算法简介37-40
• 5.3 AP-DSSAF算法推导40-42
• 5.4 仿真实验42-47
• 第六章 结论与展望47-49
• 6.1 总结47-48
• 6.2 展望48-49
• 参考文献49-55
• 攻读硕士学位期间科研成果55-56
• 致谢56-57

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