自適應(yīng)濾波器應(yīng)用廣泛,而且能夠?qū)崟r(shí)地跟蹤信道,基于這一有用特性在信號處理方向上發(fā)揮著不可磨滅的作用。除了自適應(yīng)濾波器自身的硬件條件外,整個(gè)組成部分的核心便是自適應(yīng)濾波算法。對于受步長參數(shù)調(diào)節(jié)的算法,大步長可以加快收斂速度,小步長則相對提高濾波精度而言,凸組合方式便可以很好地在保持原有算法的濾波精度上,額外提升算法的收斂速度。傳統(tǒng)的自適應(yīng)濾波算法都是僅采用一個(gè)全局步長因子,權(quán)向量的更新速度都是基于此步長因子的控制,但是對于稀疏信道而言,這樣的算法使得濾波效果差強(qiáng)人意,其收斂速度和濾波精度都大大降低。為了讓這一問題被解決,近年來,各種各樣的改進(jìn)算法被研究者所提出,其中一種簡單而有效的方式便是比例類改進(jìn)方法,典型代表則是將仿射投影符號算法（Affine Projection Sign Algorithm,APSA）進(jìn)一步改進(jìn)為比例類算法,例如,比例仿射投影符號算法（Proportionate Affine Projection Sign Algorithm,P-APSA）和增強(qiáng)記憶的PAPSA（MIP-APSA）。并且為了應(yīng)用于工程,算法加上了非高斯的沖激噪聲。因此在比例控制的基礎(chǔ)上,適當(dāng)?shù)?.. 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

自適應(yīng)濾波器基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。

噪聲模型的概率密度受的影響,越小,其概率密度函數(shù)曲線就越尖銳并且拖尾厚重。如圖2-2和2-3所示,為噪聲模型的時(shí)域波形,從這兩幅圖可以看出當(dāng)?shù)闹翟酱?時(shí)域波形圖中出現(xiàn)大的脈沖噪聲的概率越小。2.7 經(jīng)典自適應(yīng)濾波算法

噪聲模型的時(shí)域波形,,其他表示和系數(shù)值與圖2-2一樣。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于l1-范數(shù)約束的遞歸互相關(guān)熵的稀疏系統(tǒng)辨識[J]. 周千,馬文濤,桂冠.  信號處理. 2016(09)

博士論文
[1]面向?qū)崟r(shí)通信系統(tǒng)的自適應(yīng)回聲消除算法研究[D]. 文昊翔.浙江大學(xué) 2013



本文編號：3310753