【高阶累积量在自适应干扰对消中的应用研究】易波.pdf

吉林工业大学硕士毕业论文摘要本论文的目的在于利用高阶累积量对自适应干扰对消(Adaptive interferencecancel)问题进行研究.本文在第三章对基于最小均方误差(LeastMeanSquare)算法(简称LMS 算法)的自适应干扰对消进行了深入全面的研究。在详细叙述了传统的LMS算法的基础上,介绍了一种改进的LMS算法一标准化最小均方误差(NormaiLeast MeanSquare)算法(简称NLMS算法),指出该算法不仅运算简单,而且能够解决传统算法对参考输入信号统计量敏感的不足。

吉林工业大学硕士毕业论文第一章概述引言自适应干扰对消的研究现状 1本文研究内容第二章基础知识高阶累积量和高阶矩定义、单维随机变量情况二、多维随机变量情况.三、随机过程的高阶累积量及高阶矩2高斯过程的高阶累积量一、单个高斯随机变量二、多维高斯随机变量.2 高阶累积量的性质 2 线性时不变系统的高阶累积量2 高阶累积量的一些应用第三章自适应干扰对消,3引言3 自适应干扰对消的基本原理3干扰对消的原理3.

吉林工业大学硕士毕业论文第一章概述 1引言数字信号处理是工程技术领域发展极其迅速的一个分支,它在我们所面临的高科技革命中起着重要的作用。三十年来,它综合了系统理论、统计学、数值分析、计算机科学和VLSI(超大规模集成电路)等学科的理论和技术,而独立地形成为一门具有普遍意义的学科。当今社会是信息的社会,而数字信号处理的最终目的就在于通过对有限长的数据进行处理,从而提取蕴含在数据中的有用信息。数字信号处理的发展有赖于以下两方面的结合:一是数字信号处理所使用的数学基础及其执行算法(软件或硬件)的发展:二是在实际问题中的应用.数字信号可以分为确定性数字信号和随机数字信号。