本文關(guān)鍵詞：系數(shù)比例自適應(yīng)濾波算法研究及其DSP實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：自適應(yīng)濾波是數(shù)字信號(hào)處理研究領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,無(wú)需先驗(yàn)知識(shí),可通過(guò)自調(diào)節(jié)過(guò)程來(lái)適應(yīng)或者跟蹤外界環(huán)境中不斷變化的不平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào),最終達(dá)到最優(yōu)濾波性能。目前,該技術(shù)在雷達(dá)、聲納、通信、地震以及生物醫(yī)學(xué)等方面都有廣泛的應(yīng)用。隨著數(shù)字信號(hào)處理理論的發(fā)展和各種應(yīng)用需求的增多,各種自適應(yīng)濾波算法層出不窮,稀疏自適應(yīng)濾波便是其中之一。本文在研究自適應(yīng)濾波技術(shù)及相關(guān)算法的基礎(chǔ)之上,重點(diǎn)討論了適用于稀疏系統(tǒng)的系數(shù)比例自適應(yīng)濾波算法,并基于DSP構(gòu)建一個(gè)自適應(yīng)噪聲消除硬件平臺(tái)。文章采用了理論分析、軟件仿真與硬件設(shè)計(jì)相結(jié)合的研究方法。首先,從理論上分析了自適應(yīng)濾波器的工作原理、組成結(jié)構(gòu)和實(shí)際應(yīng)用。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的最小均方算法(LMS,Least Mean Square)和最小二乘算法(RLS,Recursive Least Squares)進(jìn)行了分析和討論;針對(duì)算法收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾,對(duì)歸一化LMS算法(NLMS,Normalized Least Mean Square)、簡(jiǎn)化的LMS算法、改進(jìn)型變步長(zhǎng)LMS算法、成比例系數(shù)算法(PNLMS,Proportionate Normalized Least Mean Square)又進(jìn)行了更深一步的討論;在研究PNLMS算法的基礎(chǔ)上,討論了IPNLMS(Improved PNLMS)算法及其對(duì)于稀疏脈沖響應(yīng)較好的處理性能。其次,應(yīng)用MATLAB工具,分別對(duì)稀疏系統(tǒng)辨識(shí)和實(shí)際語(yǔ)音信號(hào)的噪聲抵消進(jìn)行了歸一化最小均方算法(NLMS)、兩種改進(jìn)的LMS算法、最小二乘算法(RLS)、成比例系數(shù)算法(PNLMS)的仿真實(shí)驗(yàn),通過(guò)對(duì)影響算法的步長(zhǎng)、階數(shù)、信噪比等關(guān)鍵參數(shù)的調(diào)節(jié),分析了仿真實(shí)驗(yàn)得出的收斂曲線效果,剖析了其對(duì)算法的收斂速度、穩(wěn)態(tài)誤差、濾波效果等方面的影響。最后以TI公司的數(shù)字信號(hào)處理(DSP)芯片TMS320F2812為核心,通過(guò)搭建外圍電路設(shè)計(jì)構(gòu)建了一個(gè)基于PNLMS算法的自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng),通過(guò)測(cè)試驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的算法和硬件系統(tǒng)的有效性。
【關(guān)鍵詞】：自適應(yīng)濾波 噪聲抵消 稀疏系統(tǒng) 數(shù)字信號(hào)處理
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713;TN911.72
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 自適應(yīng)濾波器的背景和意義9
• 1.2 系數(shù)比例自適應(yīng)算法的發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容10-12
• 第2章 自適應(yīng)濾波器原理12-19
• 2.1 自適應(yīng)濾波器原理12-13
• 2.2 算法的最佳準(zhǔn)則13
• 2.3 濾波器的體系結(jié)構(gòu)13-15
• 2.4 自適應(yīng)濾波器的應(yīng)用15-18
• 2.5 本章小結(jié)18-19
• 第3章 自適應(yīng)濾波算法19-31
• 3.1 基本最小均方（LMS）算法19-24
• 3.1.1 LMS算法的理論推導(dǎo)19-22
• 3.1.2 LMS算法的性能分析22-23
• 3.1.3 LMS算法的改進(jìn)23-24
• 3.2 最小二乘算法（RLS算法）24-27
• 3.2.1 RLS算法的推導(dǎo)24-26
• 3.2.2 RLS算法的收斂性分析26-27
• 3.3 系數(shù)比例自適應(yīng)濾波算法（PNLMS）27-30
• 3.3.1 PNLMS算法的一般推導(dǎo)27-29
• 3.3.2 標(biāo)準(zhǔn)PNLMS算法29
• 3.3.3 IPNLMS算法29-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第4章 算法的仿真與分析31-43
• 4.1 稀疏系統(tǒng)辨識(shí)驗(yàn)證31-39
• 4.1.1 仿真條件及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)31-32
• 4.1.2 性能分析與對(duì)比32-39
• 4.2 噪聲抵消驗(yàn)證39-42
• 4.2.1 仿真條件及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)39
• 4.2.2 性能分析與對(duì)比39-42
• 4.3 本章小結(jié)42-43
• 第5章 基于PNLMS噪聲抵消器的DSP設(shè)計(jì)43-56
• 5.1 總體設(shè)計(jì)43-44
• 5.2 硬件設(shè)計(jì)44-51
• 5.3 軟件設(shè)計(jì)51-53
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析53-55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 第6章 結(jié)論56-57
• 參考文獻(xiàn)57-59
• 在學(xué)研究成果59-60
• 致謝60

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