1、“..... 因此近几十年来，自适应滤波里理论和方法得到了迅速发展。 在最近几十年中，数字信号处理技术取得了飞速发展。 数字信号处理技术的巨大发展，使得其中的些研究方向已经独立出来，成为了新的领域。 如果可以准确得到待处理信号的信息，则设计者就可以很容易地选择最合适的算法来对信号进行处理。 如果待处理信号的统计特性是未知的......”。

2、“..... 解决方法是采用自适应滤波器，这种滤波器可以通过其内部参数的最优化来自动改变其特征。 自适应滤波算法在统计信号处理的许多应用中都是非常重要的。 所以，多年以来，自适应信号滤波器直都是研究的热点，也是近年以来发展起来的种最佳滤波方法。 它是在维纳滤波，滤波等线性滤波基础上发展起来的种最佳滤波方法......”。

3、“..... 从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。 自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。 不确定是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。 其中包含些未知因数和随机因数。 任何个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部......”。

4、“..... 从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是我们事先不知道的。 作为外部环境对信息过程的华南理工大学学士学位论文影响，可以等效地用扰动来表示，这些扰动通常是不可测的，它们可能是确定的，也可能是随机的。 此外些测量噪音也是以不同的途径影响信息过程。 这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的......”。

5、“.....如何综合处理信息过程，并使些指定的性能指标达到最优或近似最优，这就是其中,由于对信号进行了抽取,使完成自适应滤波所需的计算量得以减小而在子带上进行自适应滤波使收敛性能又有所提高。 在信号的子带分解中,存在着由于分解滤波器组的非理想特性引起的子带信号混叠的问题为了避免混叠对自适应滤波的影响......”。

6、“.....而等采取在抽取时过采样的方法。 般来说,信号的子带分解处理有如下优点采样间隔增大引起滤波器抽头数目减少,减小了计算复杂性采样间隔扩大后,输入信号本身的自相关也减弱,可以提高算法的收敛性能为了提高信号子带分解自适应滤波器的收敛速度等认为......”。

7、“.....应算法的发展前景第二章自适应滤波的各种算法自适应算法的基本原理基于维纳滤波理论的方法基于卡尔曼滤波理论的方法基于最小二乘准则的方法几种具体常用自适应滤波算法简介自适应滤波算法变换域自适应滤波算法仿射投影算法共辆梯度算法基于子带分解的自适应滤波算法基于分解的自适应滤波算法本章小结第三章自适应算法引言自适应算法具体算法自适应算法性能......”。

8、“.....析自适应收敛性平均学习曲线失调系数频域自适应算法的算法研究与实现基本原理收敛特性失调实现频域滤波的源程序本章小结第四章自适应滤波的应用引言回波抵消信道均衡系统辨识噪声消除本章小结第五章自适应滤波算法的仿真实现语言的基本介绍华南理工大学学士学位论文仿真算法与结果自适应噪声消除仿真自适应自适应陷波器仿真第六章总结参考文献致谢第章绪论......”。

9、“.....就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论，根据有用信号和干扰噪声的统计特性自相关函数或功率谱，以线性最小均方误差估计准则所设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。 这种滤波器能最大程度地消除干扰噪声，提取有用信号，但是，当输入信号的统计特性偏离涉及条件，则它就不再是最佳的了，这在实际应用中受到了限制......”。