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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于非线性函数扩展的流水线型自适应滤波理论与方法研究
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基于非线性函数扩展的流水线型自适应滤波理论与方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-9页
Abstract第9-14页
第1章 绪论第14-27页
   ·研究背景和课题意义第14-15页
   ·非线性自适应滤波器的研究状况第15-18页
     ·非线性自适应滤波器模型第15-16页
     ·非线性自适应滤波器的应用第16-17页
     ·非线性自适应滤波器分类第17-18页
   ·基于非线性函数扩展的流水线型自适应滤波器第18-23页
     ·基于非线性函数扩展的神经网络第18-22页
     ·流水线型递归神经网络第22-23页
   ·本文的主要研究成果第23-25页
   ·论文的组织结构第25-27页
第2章 基于非线性函数扩展的神经网络自适应滤波器第27-46页
   ·引言第27页
   ·基于非线性函数扩展的神经网络第27-33页
     ·基于Volterra扩展的神经网络第28-31页
     ·基于正交多项式扩展的神经网络第31-33页
   ·基于非线性函数扩展的自适应组合神经网络均衡器第33-44页
     ·数字通信系统模型第33页
     ·非线性信道均衡第33-34页
     ·基于函数扩展的自适应组合神经网络均衡器第34-36页
     ·MLMS自适应算法第36-37页
     ·性能分析第37-39页
     ·计算复杂度分析第39页
     ·计算机仿真第39-44页
   ·本章小结第44-46页
第3章 基于前向Volterra扩展的流水线型非线性自适应滤波器第46-75页
   ·引言第46-47页
   ·Volterra自适应滤波器第47-52页
   ·基于SOV扩展的流水线型自适应滤波器第52-62页
     ·基于SOV扩展的流水线型自适应滤波器结构第52-54页
     ·自适应算法第54-55页
     ·稳定性条件以及收敛性能第55-58页
     ·权误差向量方程的均方行为分析第58页
     ·计算复杂度分析第58-60页
     ·计算机仿真第60-62页
   ·基于SOV扩展的流水线型神经自适应滤波器第62-74页
     ·基于SOV扩展的流水线型神经自适应滤波器结构第63-65页
     ·基于SOV扩展的流水线型神经自适应滤波算法第65-69页
     ·收敛分析以及稳定条件第69-70页
     ·计算复杂度分析第70-71页
     ·计算机仿真第71-74页
   ·本章小结第74-75页
第4章 基于递归Volterra扩展的流水线型非线性自适应滤波器第75-106页
   ·引言第75页
   ·基于Bilinear扩展的流水线型非线性自适应滤波器第75-86页
     ·Bilinear滤波器第75-76页
     ·基于Bilinear扩展的流水线型神经网络第76-78页
     ·自适应算法第78-83页
     ·计算复杂度分析第83-84页
     ·计算机仿真第84-86页
   ·基于RSOV扩展的流水线型神经网络自适应滤波器第86-105页
     ·递归二阶Volterra滤波器第86-87页
     ·基于RSOV扩展的流水线型神经网络第87-91页
     ·自适应算法第91-97页
     ·收敛分析和稳定条件第97-100页
     ·计算复杂度分析第100-101页
     ·计算机仿真第101-105页
   ·本章小结第105-106页
第5章 基于Chebyshev函数扩展的流水线型递归神经自适应滤波器第106-120页
   ·引言第106页
   ·流水线型Chebyshev函数扩展递归神经网络第106-119页
     ·流水线型Chebyshev函数扩展递归神经网络结构第107-111页
     ·自适应算法第111-114页
     ·计算复杂度分析第114页
     ·计算机仿真第114-119页
   ·本章小结第119-120页
第6章 流水线型判决反馈递归神经网络自适应均衡器第120-145页
   ·引言第120页
   ·流水线型判决反馈递归神经网络自适应均衡器第120-129页
     ·流水线型判决反馈递归神经网络结构第121-124页
     ·RTRL算法第124-125页
     ·PDFRNE和PRNE之差MSE的比较第125-127页
     ·计算复杂性分析第127页
     ·计算机仿真第127-129页
   ·复值流水线型判决反馈递归神经网络第129-144页
     ·复值非线性信道均衡问题第129-130页
     ·复值流水线型判决反馈递归神经网络第130-133页
     ·复值RTRL算法第133-138页
     ·自适应幅值CRTRL算法第138-139页
     ·计算机仿真第139-144页
   ·本章小结第144-145页
结论第145-147页
致谢第147-148页
参考文献第148-159页
攻读博士学位期间发表的学术论文及科研成果第159-160页

 
 
论文编号BS2578,这篇论文共160
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