1、“.....在中，常数表式误差，是个参考信号。根据中不同的预期值估计在，我们可以得出种各种形式的自适应算法的定义，变步长算法和基本算法具有相同的形式，但在适应过程中步长是变化的，。正在研究中的自适应滤波问题在于尝试调整权重系数，使系统的输出跟踪参考信号，中是个零均值与方差的高斯噪声，是最佳权向量维纳向量。我们考虑两种情况是个常数固定的情况下，随时间变化非平稳的情况下。在非平稳情况下，未知系统参数即最佳载体是随时间变化的。我们假设变量可以建立模型为，它是随机独立的零均值，依赖于和自相关矩阵。注意分析直接服从，如果，的条件是满足的，那么加权系数向量收敛于维纳解。定义加权错位系数，,。是因为这两个梯度噪声加权系数的平均值左右的变化和加权矢量滞后平均及最佳值的差额的影响，。它可以表示为根据，是是加权系数的偏差，与方差是零均值的随机变量差，它取决于的算法类型，以及外部噪声方差。因此......”。

2、“.....为特定的基于时间不变的算法。在这个意义上说，在后面的分析中我们将假定只依赖算法类型，及其参数。自适应滤波器的个重要性能衡量标准是其均方差的加权系数。对于自适应滤波器，它被赋值，组合自适应滤波器合并后的自适应滤波器的基本思想是在两个或两个以上自适应算法并行实现与每个迭代之间的最佳选择，。在每次迭代中选择最合适的算法，选择最佳的加权系数值。最好的加权系数是，即在给定的时刻，向相应的维纳矢量值最接近。让,是以基本算法为基础的第个加权系数，在瞬间选择参数和系数。注意，现在我们可以在个统的处理方式≡,≡,≡下。基于算法的行为主要依赖于间，因为它是由硬件实现并行执行的，从而增加了硬件要求。方差估计步骤，忽略了有助于提高算法的复杂性，因为他们是刚刚开始的时候,他们正在使用单独适应硬件实现。简单的分析表明，在增加最多的操作步骤，添加了−和−决定增补，而且需要添加些硬件以满足组成算法。组合自适应滤波器举例考虑由两个不同步骤的算法相结合的系统鉴定。在这里，参数是，即......”。

3、“.....我们给个人平均为方差算法，以及它们的结合，如图所示。结果，获得了平均超过蒙特卡罗方法个独立的运行，其中。它引用了未知损坏不相关零均值高斯噪声，其中κ在最初的次迭代的方差估计根据式和的加权来计算的系数。图中提出,第次使用的与的，然后在稳定状态，与的。需要注意的是第和第迭代，该算法可以采取任何步长根据不同的认识。在这里，将通过增加计算量与并行算法都得到改善，同时还认为，在稳定状态下，不能理想的接近小步长的算法，原因是该方法的统计特性。,组合自适应滤波器能够达到更好的性能如果，在每个迭代中有个最佳值，生产的最佳表现的自适应算法。现在分析最小均方与些基于相同类型的算法相结合的自适应滤波器，但参数是不同的。加权系数周围分布随机变量和,和方差，相关，。中的概率κ依赖κ的值例如κ的高斯分布，κ两个规则。置信区间的定义,,接着，从式到式我们认为只要,关于独立，这意味着，对于小偏差，置信区间对同的的算法是不同的，而对同的的算法则相交。另方面，当偏置变大......”。

4、“.....而且他们不相交。由于我们对有关信息,没有先验知识，我们将使用种特定的统计学方法得到的标准,即自适应算法选择的值问题。这个标准的平衡状态,从或同个数量级的,即。提出的联合算法现在可以被总结为下面的步骤第步从不同预定义设置中为算法计算,。第步估计每个算法的方差。第步检查是否相交对于算法。从个最大的差异值算法走向与差异较小的值。根据，复杂度增加了。这表明了各自增长了算法。增加了对的补充和的讨论对于算法，其增加了乘法，的添加，以及决定至少。这些值表明，虽然计算复杂但具有其独特的优势。结论组合算法，在自适应系统中将这些参数变化的跟踪与算法的良好性能结果相结合，是自适应过程中选择的更好的算法，直到稳定状态时需要从最优值与最小方差算法的加权系数的偏差。和取舍的标准，如果下式成立那么将会减少这个检查当,和以下关系成立,如果没有相交大偏差选择具有最大的方差的值算法。如果相交，偏差已经很小。因此，检查了对新的加权系数，或者，如果是最后对，只选择具有最小方差的算法。首先两个区间不相交意味着实现了取舍标准......”。

5、“.....第步转到下个瞬间。元素的集合中最小的数。在这种情况下，应提供良好的跟踪快速变化最大的差异，而其他应提供小的方差的稳定状态。通过增加更多的观察,这两个极端之间,我们可以稍微改进算法的瞬态行为。需要注意的是,只有未知值的差异。在仿真中我们估计式当，和替代的方法是估计为有关表达式和在稳定状态为算法的不同类型，从已知文献中可以看出。对于标准的算法在稳定状态，和是相关的。,需要注意的是，任何其他估计对于滤波器来说是有效的。的复杂性取决于组成算法第步，并在决策算法步骤。加权系数的计算并未使并行算法增加计算时阶段瞬态和稳态滤波器的输出。这些参数的选择主要是基于种算法质量的权衡中所提到的适应性能。我们提出了个自适应滤波器的性能改善的方法。也就是说，我们提出了几个基于算法的不同参数的滤波器，并提供不同的适应阶段选择最合适的算法标准。这种方法可以适用于所有的的算法，虽然我们在这里只考虑其中几个。本文的结构如下，作者认为的的算法概述载于第节，第节提出了自适应算法的改进和组合标准，仿真结果在第节......”。

6、“..... 本项目建设期为个月，即从年月年月。 具体进度安排如下表 时间 项目 年月之 前 年月年水管道米 其他相关设备零部件及其安装。 绿化苗木种植亩。其中，美国红枫亩紫玉兰亩 小叶榕亩杜英亩日本樱花亩。 六项目实施计划 本项目准备期为个月，即从年，包括项其中生产生活基础条件建设占地 亩苗木种植亩。 项目建设的主要内容 基础设施建设建临时用房平方仓库平方立方 储水池个基地内道路建设平，种植棵紫玉兰亩，种植 棵小叶榕亩，棵杜英亩，种植棵日本樱 花亩，种植棵。 项目主要建设内容 基础设施建设建临时用房平方仓库平方立方储水 池个基地内道路建设平方。 设备购置灌溉管道米小型水泵台抽水管道米其 他相关设备零部件及其安装。 绿化苗木种植亩。 总投资及资金来源项目建设总投资万元，公司自筹万 元，拟申请服务业发展引导资金贴息贷款万元。 项目建设期本项目建设预期为年半，即从年月至年底结束。 项目预期效益 二项目建设背景及必名为基地办主任，下设财务计划 技术研发市场开拓行政管理部门，基地办主任由公司总经理统 管理......”。

7、“.....占总投资的建设其 它费用万元，占总投资的运营资金万元，占总投 资的。扫描法实现温度显示，接的杂乱无章输入源程序时还较为顺利，显示结果比较满意。其次是程序设计，我们在参考别人成功先例的基础上根据自己设计的需要编制程序，其中历经不少曲折，最后我的收获是，编程定要细心，针对每个细节，稍有疏忽，程序就不能正常工作。最后是单片机实践操作，由于我自己已买了块开发板，所以硬件调试比较顺利，效果也不错，就是温度传感器灵敏度不太高，示数变化不大。另外，我前期花了些时间专门学习这块芯片，了解了的工作原理的时序图。在这次的实践与学习中，尽管期间困难重重，但我还是从中学习了不少新的知识与技能和解决困难的方法，也终于体验到了经历困难到最终获得成功的那种无以言表的喜悦之情，总之，本次课设是我收获最多的次，也希望自己在以后的各项研究活动中能坚持这种精神......”。

8、“.....默认值为下限报警温。 经调总面积的，分布在除贫水区富水区 以外的其它地区。 咸水区境内咸水区有二为潴龙河咸水区，沿潴龙 河东南西北走向，包括杨村乡的西半部，城关镇的东南部， 谷金楼乡的南部和韩张镇西部的个别村庄宽至 ，面积万亩。 富水区含沙层厚度在米以上，面积平方公里， 占全县总面积的。主要分布在千口乡的东半部和张果屯 乡南部的部分地区。 中等水区含沙层厚度在至米之间，面积平 方公里，占全县 镇操守村起，沿卫河两岸，东北向，以梁村乡的宋庄邵庄 至孙村，长公里权系数为权重系数向量计算应根据其中为算法步长是预期值的估计。在中，常数表式误差，是个参考信号。根据中不同的预期值估计在，我们可以得出种各种形式的自适应算法的定义，变步长算法和基本算法具有相同的形式，但在适应过程中步长是变化的，。正在研究中的自适应滤波问题在于尝试调整权重系数，使系统的输出跟踪参考信号，中是个零均值与方差的高斯噪声，是最佳权向量维纳向量。我们考虑两种情况是个常数固定的情况下，随时间变化非平稳的情况下......”。

9、“.....未知系统参数即最佳载体是随时间变化的。我们假设变量可以建立模型为，它是随机独立的零均值，依赖于和自相关矩阵。注意分析直接服从，如果，的条件是满足的，那么加权系数向量收敛于维纳解。定义加权错位系数，,。是因为这两个梯度噪声加权系数的平均值左右的变化和加权矢量滞后平均及最佳值的差额的影响，。它可以表示为根据，是是加权系数的偏差，与方差是零均值的随机变量差，它取决于的算法类型，以及外部噪声方差。因此，如果噪声方差为常数或是缓慢变化的，为特定的基于时间不变的算法。在这个意义上说，在后面的分析中我们将假定只依赖算法类型，及其参数。自适应滤波器的个重要性能衡量标准是其均方差的加权系数。对于自适应滤波器，它被赋值，组合自适应滤波器合并后的自适应滤波器的基本思想是在两个或两个以上自适应算法并行实现与每个迭代之间的最佳选择，。在每次迭代中选择最合适的算法，选择最佳的加权系数值。最好的加权系数是，即在给定的时刻，向相应的维纳矢量值最接近。让,是以基本算法为基础的第个加权系数......”。