本文選題：自適應(yīng)濾波器 + 變步長算法　； 參考：《天津理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：自適應(yīng)濾波器問題的研究,是現(xiàn)在信號(hào)處理、信號(hào)分析等領(lǐng)域比較前沿的課題之一。隨著數(shù)字信號(hào)處理理論和多媒體技術(shù)的快速發(fā)展,通常在信號(hào)的處理和應(yīng)用過程當(dāng)中,我們所要進(jìn)行處理和運(yùn)算的數(shù)據(jù)內(nèi)容和容量逐漸變大,數(shù)據(jù)處理的過程中對(duì)于實(shí)時(shí)性和精確程度的要求也變得越來越高。自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)的基本思想,是利用前一時(shí)刻的結(jié)果自動(dòng)的調(diào)節(jié)當(dāng)前濾波器的系數(shù),使濾波器適應(yīng)未知信號(hào)和噪聲的統(tǒng)計(jì)特性,以期達(dá)到最優(yōu)的輸出,自適應(yīng)濾波器的作用對(duì)象一般為不確定的信息過程或系統(tǒng)。由于自適應(yīng)濾波器有較強(qiáng)的跟蹤、學(xué)習(xí)能力,自上世紀(jì)六十年代發(fā)展以來,越來越廣泛的應(yīng)用于數(shù)字信號(hào)(語音、圖像)處理、系統(tǒng)辨識(shí)、線性預(yù)測、自適應(yīng)均衡、干擾及噪聲消除等眾多領(lǐng)域;自適應(yīng)濾波算法主要有最小均方(LMS)算法,遞推最小二乘(RLS)算法,以及隨著該領(lǐng)域研究熱度加深而出現(xiàn)的一些改進(jìn)算法,主要有歸一化最小均方(NLMS)算法、變步長(SVSLMS)算法及格型濾波器等。不同的濾波算法適用于不同的場合,他們各有特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。在研究自適應(yīng)濾波器的過程中,自適應(yīng)濾波器的性能是研究的重點(diǎn)內(nèi)容,它直接關(guān)系到輸出結(jié)果的優(yōu)劣。最小均方(LMS)算法因其計(jì)算量小、穩(wěn)定性好、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用,但傳統(tǒng)LMS算法存在一個(gè)很大的缺陷,就是LMS算法的收斂速度慢的問題。本文通過對(duì)各種自適應(yīng)濾波算法的研究,在傳統(tǒng)LMS算法的基礎(chǔ)上提出一種新的基于誤差信號(hào)ne)(和輸入信號(hào)nx)(的互相關(guān)函數(shù)估值n ACC)(的變步長LMS算法,該算法的不同之處在于:在算法的不同階段會(huì)以不同的自適應(yīng)迭代步長進(jìn)行迭代運(yùn)算,而且由于步長因子利用ne)(與nx)(的互相關(guān)函數(shù)估值來控制,不僅加快了算法收斂的速度,而且極大地消除了由于輸入信號(hào)與誤差信號(hào)之間所存在的相關(guān)性對(duì)于濾波器穩(wěn)態(tài)失調(diào)的影響。仿真結(jié)果表明,本文的改進(jìn)算法在達(dá)到快速收斂的同時(shí),也獲得了較好的穩(wěn)態(tài)失調(diào)特性,而且對(duì)噪聲有很好的抗干擾能力,相較于傳統(tǒng)的變步長LMS算法及一些改進(jìn)算法,擁有更加優(yōu)異的性能。
[Abstract]:The adaptive filter is widely used in the fields of digital signal processing , system identification , linear prediction , adaptive equalization , interference and noise elimination . but also has good anti - interference ability on noise , compared with the traditional variable step size LMS algorithm and some improved algorithms , and has better performance .
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN713

【參考文獻(xiàn)】

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2 郭繼昌,向暉,滕建輔,李香萍;基于FPGA的FIR濾波器的實(shí)現(xiàn)[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2000年05期

3 李磊;袁健;;一種有限記憶的自適應(yīng)跟蹤卡爾曼濾波器[J];中國水運(yùn)(下半月);2012年11期

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1 閆兆振;自適應(yīng)模糊C-均值聚類算法研究[D];山東科技大學(xué);2006年

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本文編號(hào)：2114419