發(fā)布時間：2018-03-26 09:04

  本文選題：自適應(yīng)濾波　切入點(diǎn)：LMS算法　出處：《湖南師范大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：1967年Window和Hoff提出了自適應(yīng)濾波理論,使得濾波器的參數(shù)能自動地調(diào)整到最佳值,實(shí)現(xiàn)最優(yōu)濾波。自適應(yīng)濾波器的性能良好且易于硬件實(shí)現(xiàn)。濾波算法的好壞決定著濾波器的性能,因此算法的設(shè)計(jì)在整個濾波器的設(shè)計(jì)過程中占有舉足輕重的地位。追求收斂速度快、穩(wěn)態(tài)誤差小、計(jì)算復(fù)雜度低、易于硬件實(shí)現(xiàn)的算法已經(jīng)成為信號處理領(lǐng)域中人們研究的目標(biāo)�；诰S納濾波理論發(fā)展起來的最小均方(LMS)算法具有較好的收斂性能和穩(wěn)態(tài)誤差性能,加上LMS算法的結(jié)構(gòu)簡單、計(jì)算量少、便于硬件實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn),被廣泛地運(yùn)用于信道均衡、噪聲處理、系統(tǒng)辨識、線性預(yù)測等領(lǐng)域。本論文在論述自適應(yīng)濾波理論的基礎(chǔ)上,通過介紹目前一些最主要的自適應(yīng)濾波算法及其應(yīng)用,分析和研究了傳統(tǒng)固定步長LMS算法,總結(jié)了現(xiàn)有自適應(yīng)LMS算法的特點(diǎn)。為了克服傳統(tǒng)固定步長LMS算法在收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差性能之間存在的不足,提出了一種基于雙曲正弦(Sinh)函數(shù)的新變步長LMS算法,分析了新算法中參數(shù)a、b、c的選取對算法性能的影響。通過實(shí)驗(yàn)認(rèn)證該算法在收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差性能方面明顯優(yōu)于固定步長LMS算法和文獻(xiàn)[57]所提出的SVS-LMS算法。由于在不同噪聲環(huán)境中,自適應(yīng)濾波算法的收斂速度和穩(wěn)態(tài)失調(diào)系數(shù)會受到不同信噪比的影響。本文通過對雙曲正切(Tanh)函數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)變化,提出了一種新的改進(jìn)型的變步長LMS自適應(yīng)濾波算法。新的改進(jìn)算法跟改進(jìn)前的算法比較,改進(jìn)算法明顯具有較快的收斂速度、時變跟蹤速度及較小的穩(wěn)態(tài)失調(diào)系數(shù)。更重要的是當(dāng)環(huán)境中的信噪比比較低時,新的改進(jìn)算法仍然能保持較好的性能。
[Abstract]:In 1967, Window and Hoff proposed the adaptive filtering theory, which allows the parameters of the filter to be adjusted to the optimum value automatically. The performance of adaptive filter is good and easy to implement in hardware. The filter algorithm determines the performance of filter. Therefore, the design of the algorithm plays an important role in the whole filter design process. The pursuit of fast convergence, small steady-state error, low computational complexity, The algorithm which is easy to implement in hardware has become the research target in the field of signal processing. The least mean square (LMS) algorithm developed based on Wiener filter theory has better convergence performance and steady error performance, and the structure of LMS algorithm is simple. It is widely used in the fields of channel equalization, noise processing, system identification, linear prediction and so on. By introducing some of the most important adaptive filtering algorithms and their applications, the traditional fixed-step LMS algorithm is analyzed and studied. The characteristics of the existing adaptive LMS algorithms are summarized. In order to overcome the shortcomings between the convergence speed and the steady-state error performance of the traditional fixed-step LMS algorithm, a new variable step size LMS algorithm based on the hyperbolic sinusoidal sinh function is proposed. In this paper, the influence of the selection of parameter abbc on the performance of the new algorithm is analyzed. It is verified by experiments that the algorithm is superior to the fixed step size LMS algorithm and the SVS-LMS algorithm proposed in reference [57] in terms of convergence speed and steady-state error performance. In different noise environments, The convergence rate and steady-state misalignment coefficient of adaptive filtering algorithm are affected by different signal-to-noise ratio (SNR). In this paper, the hyperbolic tangent Tanh function is changed mathematically. In this paper, a new modified variable step size LMS adaptive filtering algorithm is proposed. Compared with the previous algorithm, the improved algorithm has a faster convergence rate. More importantly, when the SNR in the environment is low, the improved algorithm can still maintain good performance.
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN713

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本文編號：1667232