导读:本文包含了均方误差准则论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:语音信号,降噪处理,最小均方误差,自适应滤波
均方误差准则论文文献综述
韩春雷[1]（2018）在《基于最小均方误差准则的语音信号降噪技术研究》一文中研究指出针对语音信号降噪问题,文中提出了一种自适应滤波降噪方法。该方法基于最小均方误差准则,以递推的方式计算自适应滤波器权系数,结构简单,便于实现。对几种不同信噪比的语音信号进行实验分析,结果表明该自适应滤波方法能有效降低噪声影响,提高信噪比,具有较高的实用价值。(本文来源于《物联网技术》期刊2018年05期）
张朝霞,王慧慧,傅正,杨玲珍,王娟芬[2]（2015）在《基于卡尔曼-最小均方误差准则的雷达旁瓣抑制研究及仿真》一文中研究指出针对在现代雷达系统中强目标掩盖弱小目标,且只能将距离旁瓣抑制到一定值的问题,提出一种改进的卡尔曼-最小均方误差准则(K-MMSE)算法。该方法将卡尔曼滤波与最小均方误差准则相融合,是一种有效抑制距离旁瓣的自适应脉冲压缩系统。仿真实验中,将提出的K-MMSE方法与传统匹配滤波、经过最小均方误差(MMSE)准则的匹配滤波算法进行单目标与多目标情况下的旁瓣抑制比较后发现,前者较后两者旁瓣水平及其点扩散函数(PSF)的峰值旁瓣比(PSLR)和积分旁瓣比(ISLR)均明显下降。仿真结果表明,该方法无论在单目标还是多目标情况下都能较传统的滤波算法更好地抑制旁瓣距离,有效地提取弱小目标信号。(本文来源于《计算机应用》期刊2015年05期）
郝欢,陈亮,张翼鹏[3]（2014）在《基于短时能量和最小相对均方误差准则的神经网络语音水印方法》一文中研究指出针对传统最小均方误差(Least mean square error,LMS)和最小二乘准则(Recursive least squares,RLS)的神经网络语音水印的局限性,提出了基于短时能量和最小相对均方误差(Least relative mean square error,LRMS)准则的神经网络语音水印算法。首先在首帧语音中嵌入同步序列,然后求出每帧的短时能量并对大于设定阈值的语音帧进行小波变换,最后利用以LRMS准则构建的神经网络实现水印的嵌入和提取。通过合理设定短时能量阈值,实现了水印容量和鲁棒性的平衡,而采用Levenberg-Marguardt(LM)算法迅速地让网络收敛。理论分析和实验结果表明,与文献[8]相比,本文提出的神经网络方案收敛速度更快,对于噪声、低通滤波、重采样和重量化等攻击有更强的鲁棒性,性能平均提高了5%。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2014年02期）
王靖程,任志文,舒进,周昭亮[4]（2013）在《基于最小均方误差准则的ICA过程监控方法》一文中研究指出独立成分分析(ICA)近年来在过程监控领域获得广泛关注。针对ICA的数据降维问题,提出了一种基于最小均方误差准则的ICA降维算法(MSE-ICA)并给出了数学证明。该算法按照最小均方误差估算独立成分的重要性进行排序,能够准确选择影响过程状态的关键隐变量,有效增加基于ICA的过程监控算法的鲁棒性,集中监控对过程状态变化起决定作用的成分,从而有效提高了过程监控算法的性能。仿真试验和某电厂制粉系统故障数据测试均表明,该方法能够显着降低过程监控方法的漏检率,提高检测的可靠性。(本文来源于《热力发电》期刊2013年11期）
郝欢,陈亮,张翼鹏[5]（2013）在《采用归一化最小均方误差准则的LM-BP算法》一文中研究指出传统神经网络通常以最小均方误差(LMS)或最小二乘(RLS)为收敛准则,而在自适应均衡等一些应用中,使用归一化最小均方误差(NLMS)准则可以使神经网络性能更加优越。本文在NLMS准则基础上,提出了一种以Levenberg-Marquardt(LM)训练的神经网络收敛算法。通过将神经网络的误差函数归一化,然后采用LM算法作为训练算法,实现了神经网络的快速收敛。理论分析和实验仿真表明,与采用最速下降法的NLMS准则和采用LM算法的LMS准则相比,本文算法收敛速度快,归一化均方误差更小,应用于神经网络水印系统中实现了水印信息的盲提取,能更好的抵抗噪声、低通滤波和重量化等攻击,性能平均提高了4%。(本文来源于《信号处理》期刊2013年08期）
祁美娟,吴玉成[6]（2012）在《基于最小均方误差准则的相关旋转预编码算法》一文中研究指出针对传统相关旋转(CR)算法放大噪声的问题,利用拉格朗日函数最小化接收信号与发射信号间的误差,通过贝叶斯理论和信道统计特性计算不完美信道状态信息,设计了信道状态信息(CSI)完美和不完美两种情况下基于最小均方误差(MMSE)准则的CR预编码算法的系统方案。分析与仿真结果表明,与传统迫零(ZF)准则下的CR算法相比较:信道状态信息完美时设计方案在同一信噪比(SNR)下误码率性能提高2～3 dB;信道状态信息不完美时系统误码性能也有显着的提高。(本文来源于《计算机应用》期刊2012年01期）
张辉[7]（2011）在《最小均方误差准则的自适应天线阵控零技术研究》一文中研究指出本文针对基于最小均方误差准则的自适应天线阵方向图的控零技术进行研究。首先介绍了最小均方误差准则的基本理论,然后对基于该准则的自适应天线阵进行理论分析,最后对需要信号和干扰信号的到达方向发生改变以及干扰信号的幅值发生改变的两种情况阵的抗干扰性能。(本文来源于《科技创新导报》期刊2011年30期）
张宣昊[8]（2010）在《均方误差准则下多响应线性模型的最优设计》一文中研究指出WilliamJ.Welch(1983)给出了单响应线性模型均方误差准则下的最优试验设计。基于此结论,通过对多响应模型进行合理线性组合的方法将其转化为易于处理的单响应模型,由此给出均方误差准则下多响应模型最优设计的构造方法。解决了多响应线性模型预测的试验设计问题。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2010年23期）
张学森,李宏[9]（2010）在《最小均方误差准则在雷达数字波束形成中的应用》一文中研究指出雷达数字波束形成发展至今主要有两个方向:一个是干扰的自适应抑制,一个是目标到达角的估计。主要介绍在雷达数字波束形成系统中,利用最小均方差准则实现干扰的自适应抑制。(本文来源于《硅谷》期刊2010年13期）
赵晓萌,刘李楠[10]（2010）在《一种基于最小均方误差准则的多台光电经纬仪测量融合方法》一文中研究指出对于用多台光电经纬仪进行交会测量获取空中目标给出了一种定位方法。利用所求目标位置估计点到各个观测站定位视线的距离和最小,先求出两站定位的目标坐标,然后以每两站交会测量方差的倒数为权,将所有的交会测量结果进行融合处理,即可得目标坐标。仿真结果表明,新方法有效地提高了定位的精度及稳定性。(本文来源于《现代电子技术》期刊2010年11期）
均方误差准则论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对在现代雷达系统中强目标掩盖弱小目标,且只能将距离旁瓣抑制到一定值的问题,提出一种改进的卡尔曼-最小均方误差准则(K-MMSE)算法。该方法将卡尔曼滤波与最小均方误差准则相融合,是一种有效抑制距离旁瓣的自适应脉冲压缩系统。仿真实验中,将提出的K-MMSE方法与传统匹配滤波、经过最小均方误差(MMSE)准则的匹配滤波算法进行单目标与多目标情况下的旁瓣抑制比较后发现,前者较后两者旁瓣水平及其点扩散函数(PSF)的峰值旁瓣比(PSLR)和积分旁瓣比(ISLR)均明显下降。仿真结果表明,该方法无论在单目标还是多目标情况下都能较传统的滤波算法更好地抑制旁瓣距离,有效地提取弱小目标信号。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
均方误差准则论文参考文献
[1].韩春雷.基于最小均方误差准则的语音信号降噪技术研究[J].物联网技术.2018
[2].张朝霞,王慧慧,傅正,杨玲珍,王娟芬.基于卡尔曼-最小均方误差准则的雷达旁瓣抑制研究及仿真[J].计算机应用.2015
[3].郝欢,陈亮,张翼鹏.基于短时能量和最小相对均方误差准则的神经网络语音水印方法[J].数据采集与处理.2014
[4].王靖程,任志文,舒进,周昭亮.基于最小均方误差准则的ICA过程监控方法[J].热力发电.2013
[5].郝欢,陈亮,张翼鹏.采用归一化最小均方误差准则的LM-BP算法[J].信号处理.2013
[6].祁美娟,吴玉成.基于最小均方误差准则的相关旋转预编码算法[J].计算机应用.2012
[7].张辉.最小均方误差准则的自适应天线阵控零技术研究[J].科技创新导报.2011
[8].张宣昊.均方误差准则下多响应线性模型的最优设计[J].科学技术与工程.2010
[9].张学森,李宏.最小均方误差准则在雷达数字波束形成中的应用[J].硅谷.2010
[10].赵晓萌,刘李楠.一种基于最小均方误差准则的多台光电经纬仪测量融合方法[J].现代电子技术.2010