基于MATLAB的自适应滤波算法的研究
基于MATLAB的自适应滤波算法的研究
、F —
前言
基于MATLAB勺自适应滤波算法的研究1前言
滤波技术是信号处理的一项基本的重要技术，利用这种技术，可以抑制信号中的干扰，获取需要的信息。在数据通信过程中，需要传输的信号是扩展频谱信号，其中可能混有来自另一频带用户的信号检测中，在宽带信号中可能混有企图破坏检测系统的窄带干扰信号。用于消除上述干扰的滤波器，既可以是固定参数的，也可以是自适应的。如果采用固定参数的设计方法研制出一种认为是最佳的滤波器，就意味着设计者预先知道了一切可能的输入条件( 包括有用信号与噪声的先验知识)以及系统在这些条件下的响应。然而，实际系统的状态往往随时间和空间
的不断变化而变化，输入条件的范围即使是在统计意义下也可能是不确切的，例如上述干扰的具体频带事先是无法知道的。所以固定参数滤波器在这种情况下是失效，要实现在这种条件下的滤波，必须要求系统的参数能随着条件的变化而自行调整，这样的系统称为自适应系统。用这种系统对信号进行的变换、加工就是自适应信号处理，也可以统称为自适应滤波。由于自适应滤波器具有自动地调节自身参数的能力，能极大的保证的不失真，可以更好更快地解决上述问题。自适应滤波可以用DSP 构成的系统来实现，随着大规模集成电路技术的发展，市场上出现许多能够适应实时数字信号处理要求的DSP 芯片，其中美国德州仪器公司生产的T
MS320C32孚点DSP其处理能力达到40位浮点精度，浮点数操作能力达到60MFLOP,S指令速度为30MIPS因此在许多数据采集系统和实时信号处理系统中
得到了广泛的应用。
自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。滤波是当今信息处理领域的一种极其重要的技术。本文阐述了自适应滤波器的设计方
法，分析了运用MATLAB^件进行自适应滤波器的设计过程。本文在论述自适应滤波基本原理的基础上，重点讨论了基于LMS的自适应滤波器算法和基于RLS的自适
应滤波器算法。
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基于MATLAB勺自适应滤波算法的研究
2 选题背景
2.1 研究目的和意义
自1967 年B.Widrow 等人提出自适应滤波器以来，在短短的四十年中，自适应滤波器的发展很快，已广泛地用于系统模型识别，通信信道的自适应均衡，雷达与声纳的波束形成，减少或消除心
电图中的周期干扰，噪声中信号的检测、跟踪、增强和线性预测等。近十几年，它在更多的应用场合（如回波消除、色散信道的均衡、系统
[1] 辨识、信号增强、自适应波速形成、噪声消除以及控制领域等）也取得了成
功。
自适应滤波技术包括自适应时域滤波、自适应空域滤波（即自适应阵列）等。它是从六十年代初发展起来的，与信息论、检测及最佳估计理论、滤波器理论密切相关信号处理学科的一个重要分支，随着超大规模集成电路（VLSI）技术和计算机技术的迅速发展和自适应滤波理论本身的不断完善，使得其应用愈来愈广泛，已遍及通信、语音信号处理、图像处理、模式识别、系统辨识及自动控制等领域，是目前最活跃的研究
[3] 领域之一。
自适应滤波技术的核心问题是自适应算法的性能问题，提出的自适应算法主要有最小均方（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法及相应的改进算法如：归一化（NLMS）算法、变步长（SVSLMS算法、递归最小二乘方格形（RLSL）算法等。这些算法各有特
点，适用于不同的场合。研究自适应算法是自适应滤波器的一个关键内容，算法的特性直接影响滤波器的效果。
自适应滤波器通常由两个不同的部分构成: 滤波器部分，其结构适合于完成所需要的处理功能; 自适应算法部分，用来调整上述滤波器的系数。在本文中，我们主要
[4] 是设计稳健的自适应算法来调整其系数。
随着超大规模集成电路（VLSI）技术的迅速进步以及自适应滤波技术理论的研究和发展，自适应滤波在噪化信号的检测增强、噪音干扰的抵消、波形编码的线性预测，雷达声纳系统的阵列处理和波束形成、通信系统的自适应均衡、图象自适应压缩编码、图象的自适应增强复原、图象识别的自适应分割以及未知系统的自适应参数辨识等方面获得了广泛的应用。
鉴于自适应滤波器具有自学习、自跟踪、对参数经常变化的动态系统有较好控制效果的特性，我们有必要对其进行深入的研究，特别是对自适应滤波器新算法的研究。
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选题背景
本论文主要阐述了基于自适应算法设计自适应滤波器的基本过程，研究最小均方算法（LMS算法），完成基于LMS算法的自适应滤波器的设计过程。在设计过程中，在将一无法预知信号与噪声的特性的信号输入自适应滤波器，滤波器根据信号的特性，随时更改参数，以达到滤波器设计的最优化。利用Matlab 仿真软件实现
LMS自适应滤波算法，并从仿真结果得知步长因子是自适应滤波器中很重要的参
数，以及滤
[5] 波器的阶数和采样数等，对自适应滤波器降噪以及收敛性能的影响。
2.2
国内外研究现状
最早的对于自适应滤波器的研究可以追述到20世纪50年代。它是在维纳滤
波，Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。
作为其中一项重大突破的数字滤波器，在20 世纪60 年代中期形成了它的完整
而正规的理论。人们根据传统数字滤波器的概念，即根据给定的频率特性指标( 低通、高通、带通或带阻，或别的形状的特性参数) 来设计并实现数字滤波器外，还深入研究了维纳滤波器和卡尔曼滤波器的数字实现问题。维纳滤波器是根据有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱) ，以线性最小均方误差估计准则所设计的最佳滤波器，它能最大程度的滤除干扰噪声，提取有用信号。但是，当信号的统计特性偏离设计条件时，它就不再是最佳的了，这使其滤波器在实际应用中受得了限制。
由于空间技术的发展，出现了卡尔曼滤波理论，即利用状态变量模型对非平稳，多输入多输出随机序列作最优估计。现在，卡尔曼滤波器以成功的应用到许多领域，它既可对平稳的和非平稳的随机信号作线性最优滤波，也可作非线性滤波。
但卡尔曼滤波器也有其局限性，在设计时，必须知道产生输入过程的系统的状态方程，即要求对信号和噪声的统计特性有先验知识，但在实际中，我们往往难以预知这些统计特性，
[6] 因此，实现不了真正的最佳滤波。
早在1795年，为了测定行星运动轨道，高斯(K.Gauss) 就提出了最小二乘估计
法。
二十世纪40年代，Weiner和Kolmogorov相继独立地提出了维纳滤波理论。
但维纳滤波方法是一种频域方法，而且滤波器是非递推的，不便于实时应用。
V.kucera 于1979
[13] 年提出了现代维纳滤波方法。用该方法通过求解Diophantine 方程可以直接得到可实现的和显式的维纳滤波器，并可处理多维信号和非平稳随机信号。卡尔
曼(R.E.Kalman)于1960年提出的卡尔曼滤波(Kalman Filtering) 理论，标志着现代滤波理
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基于MATLAB勺自适应滤波算法的研究
论的建立。卡尔曼滤波方法是一种时域方法，对于具有高斯分布噪声的线性系统，可以得到系统状态的递推最小均方差估计(Reeursive Minimum Mean-Square
Estimation ，即RMS。) 卡尔曼滤波首次将现代控制理论中的状态空间思想引入最优滤波理论，用状态方程描述系统动态模型，用观测方程描述系统观测模型，并可处理时变系统、非平稳信号。由于卡尔曼滤波采用递推计算，因此非常适宜于用计算机来实现。但同时卡尔曼滤波需要知道系统的精确数学模型，并假设系统为线性的，噪声信号也必须为噪声统计特性已知的高斯噪声，并且由于要计算Riccati 方程，对高维系统计算量较[4] 大。
Win drow等于1967年提出的自适应滤波系统的参数能自动的调整而达到最优状
况，而且在设计时，只需要很少的或根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。这种滤波器的实现差不多像维纳滤波器那样简单，而滤波器性能几乎如卡尔曼滤波器一样好。自适应滤波器与普通滤波器不同，它的冲激响应或滤波参数是随外部环境的变化而变化的，经过一段自动调节的收敛时间达到最佳滤波的要求。自适应滤波器本身有一个重要的自适应算法，这个算法可以根据输入、输出及原参量信号按照一定准则修改滤波参量，以使它本身能有效的跟踪外部环境的变化。因此，自适应数字系统具有很强的自适应、自动跟踪能力和算法简单易实现性等特点。
自适应数字滤波器和维纳滤波器一样，都是符合某种准则的最佳滤波器。维纳滤波器的参数是固定的，适用于平稳随机信号的最佳滤波，但要设计这种滤波器，必须要求输入信号是平稳的，且具有信号和噪声统计分布规律的先验知识。在实际
中，常常无法知道这些先验知识，且统计特性还会变化，因此实现最佳滤波是困难的。2.3 主要研究工作
本文在研究自适应滤波理论的基础上，对几种重要的自适应算法进行了理论分析，研究了它们在自适应滤波技术中的应用，并进行了模拟仿真试验，对算法的性能进行了分析。
本文的研究工作主要包括以下几个方面
第一章：前言。
第二章: 介绍自适应滤波研究的目的和意义、国内外发展现状、论文主要工作等。
第三章: 介绍自适应滤波原理和结构方面的基础知识。
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选题背景
第四章：介绍实现滤波的各种自适应滤波算法，对广泛使用的LMS和RLS算法的性能进行了分析和比较，最后选定最佳方案进行滤波器的设计。
第五章:介绍了MATLAB^件的相关内容，并实现自适应滤波算法在MATLABt 编程和运行。
第六章: 对全文工作内容的总结。
3 自适应滤波器
3.1 自适应滤波原理
从输入信号中滤出噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波，相应的装置称为滤波器。如果滤波器的输入和输出均为离散信号，称该滤波器为数字滤波器。当滤波器的输出信号为输入端的线性函数时，该滤波器称为线性滤波器，否则就称为
非线性
[9] 滤波器。一个典型的数字滤波器的框图如图 1 所示。
X(n) Y(n) H(n)
图1 数字滤波器 设输入信号为 x(n) ，输出信号为 y(n) 。该数字滤波器可用以下差分方程来表
MN,,11
式中 a ， b 称为滤波器系数。 ii
当b=0时，式(2.1)变为：i M,1
如果 a=0， b?0 时，则称为全极点滤波器或递归滤波器。 ii
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基于MATLAB 勺自适应滤波算法的研究
由式(2.2) ，可知数字滤波器的传递函数为 ：
其单位冲击响应函数为 ：
,1hnzHz, ，，
, (2.4)
ynhnxnhixni,,,, 滤波器是电子设备的一个常用的基本部件，人们对其已进行了广泛的研究。滤 波器研究的一个基本问题就是 ： 如何设计和建立最佳或最优的滤波器。所谓最佳滤 波器是指能够根据某一最佳准则进行设计的滤波器。 20世纪 40年代，维纳奠定了
关于最佳滤波器研究的基础。假定线性滤波器的输入为有用信号和噪声信号之和， 两者均为广义平稳过程且已知它们的二阶统计特性，根据最小均方误差准则，维纳
示:
ynaxnibyni,,,, (2.1)
，， ,,iiii,,01
ynaxni,, (2.2)
，， ,ii,0
M,1,1az,ii,0,Hz (2.3)
，， M,i1 ， bz,ii,1
,i,,,
自适应均衡算法研究
自适应均衡算法LMS研究 一、自适应滤波原理与应用 所谓自适应滤波器，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。 1.1均衡器的发展及概况 均衡是减少码间串扰的有效措施。均衡器的发展有史已久，二十世纪60年代前，电话信道均衡器的出现克服了数据传输过程中的码间串扰带来的失真影响。但是均衡器要么是固定的，要么其参数的调整是手工进行。1965年，Lucky在均衡问题上提出了迫零准则，自动调整横向滤波器的权系数。1969年，Gerhso和Porkasi，Milier分别独立的提出采用均方误差准则(MSE)。1972年，ungeboekc将LMS算法应用于自适应均衡。1974年，Gedard 在kalmna滤波理论上推导出递推最小均方算法RLS(Recursive least-squares)。LMS类算法和RLS类算法是自适应滤波算法的两个大类。自适应滤波在信道均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、天线自适应旁瓣抑制、雷达杂波抵消、相参检测、谱估计、窄带干扰抑制、系统辨识、系统建模、语音信号处理、生物医学、电子学等方面获得广泛的应用。 1.2均衡器种类 均衡技术可分为两类：线性均衡和非线性均衡。这两类的差别主要在于自适应均衡器的输出被用于反馈控制的方法。如果判决输出没有被用于均衡器的反馈逻辑中，那么均衡器是线性的；如果判决输出被用于反馈逻辑中并帮助改变了均衡器的后续输出，那么均衡器是非线性的。
LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 梯度RLS LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 梯度RLS LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 算法图1.1 均衡器的分类 1.3自适应算法LMS算法 LMS算法是由widrow和Hoff于1960年提出来的,是统计梯度算法类的很重 要的成员之一。它具有运算量小,简单,易于实现等优点。 LMS算法是建立在Wiener滤波的基础上发展而来的。Wiener解是在最小均方误差(MMSE)意义下使用均方误差作为代价函数而得到的在最小误差准则下的最优解。因其结构简单、稳定性好,一直是自适应滤波经典有效的算法之一,被广泛应用于雷达、通信、声纳、系统辨识及信号处理等领域。 1.3.1 MSE的含义 LMS 算法的推导以估计误差平方的集平均或时平均（即均方误差，MSE）为基础。下面先介绍MSE的概念。 设计一个均衡系统如下图所示：
自适应滤波LMS算法及RLS算法及其仿真.
自适应滤波 第1章绪论 (1) 1．1自适应滤波理论发展过程 (1) 1．2自适应滤波发展前景 (2) 1．2．1小波变换与自适应滤波 (2) 1．2．2模糊神经网络与自适应滤波 (3) 第2章线性自适应滤波理论 (4) 2．1最小均方自适应滤波器 (4) 2．1．1最速下降算法 (4) 2．1．2最小均方算法 (6) 2．2递归最小二乘自适应滤波器 (7) 第3章仿真 (12) 3.1基于LMS算法的MATLAB仿真 (12) 3.2基于RLS算法的MATLAB仿真 (15) 组别：第二小组 组员：黄亚明李存龙杨振
第1章绪论 从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过 程称为滤波。相应的装置称为滤波器。实际上，一个滤波器可以看成是 一个系统，这个系统的目的是为了从含有噪声的数据中提取人们感兴趣的、 或者希望得到的有用信号，即期望信号。滤波器可分为线性滤波器和非 线性滤波器两种。当滤波器的输出为输入的线性函数时，该滤波器称为线 性滤波器，当滤波器的输出为输入的非线性函数时，该滤波器就称为非线 性滤波器。 自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时，或是输入过程的统计特性发生变化时，能够自动调整自己的参数，以满足某种最佳准则要求的滤波器。 1．1自适应滤波理论发展过程 自适应技术与最优化理论有着密切的系。自适应算法中的最速下降算法以及最小二乘算法最初都是用来解决有／无约束条件的极值优化问题的。 1942年维纳(Wiener)研究了基于最小均方误差(MMSE)准则的在可加性噪声中信号的最佳滤波问题。并利用Wiener．Hopf方程给出了对连续信号情况的最佳解。基于这～准则的最佳滤波器称为维纳滤波器。20世纪60年代初，卡尔曼(Kalman)突破和发展了经典滤波理论，在时间域上提出 了状态空间方法，提出了一套便于在计算机上实现的递推滤波算法，并且适用于非平稳过程的滤波和多变量系统的滤波，克服了维纳(Wiener)滤波理论的局限性，并获得了广泛的应用。这种基于MMSE准则的对于动态系统的离散形式递推算法即卡尔曼滤波算法。这两种算法都为自适应算法奠定了基础。 从频域上的谱分析方法到时域上的状态空间分析方法的变革，也标志 着现代控制理论的诞生。最优滤波理论是现代控制论的重要组成部分。在控制论的文献中，最优滤波理论也叫做Kalman滤波理论或者状态估计理论。 从应用观点来看，Kalman滤波的缺点和局限性是应用Kalman滤波时要求知道系统的数学模型和噪声统计这两种先验知识。然而在绝大多数实际应用问题中，它们是不知道的，或者是近似知道的，也或者是部分知道的。应用不精确或者错误的模型和噪声统计设计Kalman滤波器将使滤波器性能变坏，导致大的状态估计误差，甚至使滤波发散。为了解决这个矛盾，产生了自适应滤波。 最早的自适应滤波算法是最小JY(LMS)算法。它成为横向滤波器的一种简单而有效的算法。实际上，LMS算法是一种随机梯度算法，它在相对于抽头权值的误差信号平方幅度的梯度方向上迭代调整每个抽头权 值。1996年Hassibi等人证明了LMS算法在H。准则下为最佳，从而在理论上证明了LMS算法具有孥实性。自Widrow等人1976年提出LMs自适应滤波算法以来，经过30多年的迅速发展，已经使这一理论成果成功的应用到通信、系统辨识、信号处理和自适应控制等领域，为自适应滤波开辟了新的发展方向。在各种自适应滤波算法中，LMS算法因为其简单、计算量小、稳定性好和易于实现而得到了广泛应用。这种算法中，固定步长因子μ对算法的性能有决定性的影响。若μ较小时，算法收敛速度慢，并且为得到满意的结果需要很多的采样数据，但稳态失调误差
低通插值滤波器说明书
The University of South China 数字信号处理课程设计 说明书 学院名称 指导教师 班级 学号 学生姓名 2010年6 月
设计一个按因子I=5的内插器，要求镜像滤波器通带最大衰减为 0.1dB ，阻带最小衰减为30dB ，过渡带宽不大于20/π，设计FIR 滤波器系数h(n) 一、初始设计 （1） 幅度指标 可以两种方式给出。第一种，叫做绝对指标，它提出了对幅度回应函数|H （jw)| 的要求。这些指标一般可直接用于FIR 滤波器。第二种方法叫做相对指标，它以分贝（dB ）值的形式提出要求，其定义为： 0|)(|| )(|log 20max 10≥-=jw jw e H e H dB 经过定义中所包含的归一化，所有滤波器的相对幅频特性最高处的值为0dB ，由于定义式中有一个负号，幅频特性小的地方，其dB 值反而是正的。 绝对指标： [0,wp]段叫通带，δ1是在理想通带中能接受的振幅波动或（容限） [ws, ]段叫做阻带，δ2是阻带中能接受的振幅波动或（容限） [wp,ws]叫做过渡带，在此段上幅度回应通常没有限制，也可以给些弱限制。 低通滤波器的典型幅度指标 相对指标（dB ）: p R 是通带波动的dB 值； s A 是阻带衰减的dB 值。 由于绝对指标中的)1(|)(|1max δ+=jw H ，因此 011log 201 1 10 >+--=δδp R ， ) (ωj e G c ω 1 1+ p 1- p s p s
11log 201 2 10 >>+-=δδs A 逆向的关系为 20 20 1101101p p R R --+-= δ 20 20 1210 10 )1(s s A A --≈+=δδ （2）低通FIR 滤波器阶数的估计 π ωωδδ2/)(6.1413)lg(20p s s p N ---≈ （3）滤波器结构分析： 整数倍内插器的 FIR 直接实现 整数I 倍内插是在已知的相邻两个原采样点之间等间隔插入I-1个新的采样值。对已知的采样序列)(11T n x 进行D/A 转移，得道原来的模拟信号)(t x a ，然后再对)(t x a 进行较高采样率的采样得到)(22T n y ，这里 21IT T = I 为大于1的整数，称为内插因子。 整数倍内插是先在已知采样序列)(11T n x 的相邻两个样点之间等间隔插入I-1个0值点，然后进行低通滤波器，即可获得I 倍内插的结果。内插方案如图所示： )(11T n x )(22T n v )(22T n y 图中↑ I 表示在)(11T n x 相邻样点之间插入I-1个0值采样，称为零值内插器。 )(11T n x 、)(22T n y 的傅里叶变换为：)(1 jw e X 、)(2jw e Y ，二者均为周期函数，若二 者都用模拟频率Ω表示，则 (1jw e X =)(1T j e X Ω，周期为11/2T sa π=Ω； )(2jw e Y =)(2T i e Y Ω，周期为2sa Ω=112)//(2/2sa I I T T Ω==ππ。 )(22T n v =?? ??? ±±=其它当 02,,0n )(212I I I T n x ↑ I )(22T n h
10种常用滤波方法
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 2、中位值滤波法 A、方法: 连续采样N次(N取奇数) 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点: 对流量、速度等快速变化的参数不宜 3、算术平均滤波法 A、方法: 连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低 N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高 N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4 B、优点: 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点: 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用 比较浪费RAM 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) A、方法: 把连续取N个采样值看成一个队列 队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点:
对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高 适用于高频振荡的系统 C、缺点: 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) A、方法: 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值 然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取:3~14 B、优点: 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点: 测量速度较慢,和算术平均滤波法一样 比较浪费RAM 6、限幅平均滤波法 A、方法: 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到的新数据先进行限幅处理, 再送入队列进行递推平均滤波处理 B、优点: 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点: 比较浪费RAM 7、一阶滞后滤波法 A、方法: 取a=0~1 本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果 B、优点: 对周期性干扰具有良好的抑制作用 适用于波动频率较高的场合 C、缺点: 相位滞后,灵敏度低 滞后程度取决于a值大小
十种数字滤波方法
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 2、中位值滤波法 A、方法： 连续采样N次（N取奇数） 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 自动化科协 C、缺点： 对流量、速度等快速变化的参数不宜 3、算术平均滤波法 A、方法： 连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低 N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高 N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4 B、优点： 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点： 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用 比较浪费RAM 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） A、方法： 把连续取N个采样值看成一个队列 队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果
N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4 B、优点： 对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高 适用于高频振荡的系统 C、缺点： 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） A、方法： 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值 然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取：3~14 B、优点： 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 C、缺点： 自动化科协 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样 比较浪费RAM 6、限幅平均滤波法 A、方法： 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到的新数据先进行限幅处理， 再送入队列进行递推平均滤波处理 B、优点： 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 C、缺点： 比较浪费RAM 7、一阶滞后滤波法 A、方法： 取a=0~1 本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果 B、优点： 对周期性干扰具有良好的抑制作用 适用于波动频率较高的场合 C、缺点：
MATLAB课程设计(自适应中值滤波)
信息工程系课程设计报告 课程MATLAB课程设计 专业通信工程 班级 2级本科二班 学生姓名1 景学号114 学生姓名2 学号1414 学生姓名3 王学号6 学生姓名4 学号31 学生姓名4 学号02 二〇一四年十二月
目录 目录 (1) 摘要： (2) 关键词： (2) 1.算法描述 (2) 1.1 噪声点 (3) 1.2 窗口尺寸选择 (3) 1.3求滤波窗口内中值，并替换像素点。 (3) 2程序实现 (4) 2.1准备和描述 (4) 2.2扩大窗口、确定窗口 (5) 2.3 确定最大、最小值和中值 (6) 2.4中值替换像素点、输出图像 (7) 实验结果 (9) 参考文献 (9)
摘要：通过本次课程设计，主要训练和培养学生综合应用所学MATLAB课程的自适应中值的相关知识，独立学习自适应中值滤波的原理及处理方式。学会扩大窗口并找到其区域内的中值、最小值、以及最大值，然后用中值代替像素点。通过自主学习和查阅资料来了解程序的编写及改进，并用MATLAB进行仿真。 关键词：自适应中值滤波灰度值椒盐噪声像素点.
1.算法描述 1.1 噪声点 脉冲噪声是图像处理中常见的一类，中值滤波器对消除脉冲噪声非常有效。噪声脉冲可以是正的（盐点），也可以是负的（胡椒点），所以也称这种噪声为“椒盐噪声”。椒盐噪声一般总表现为图像局部区域的最大值或最小值，并且受污染像素的位置是随机分布的，正负噪声点出现的概率通常相等。图像噪声点往往对应于局部区域的极值。 1.2窗口尺寸选择 滤波窗口尺寸的选择影响滤波效果，大尺寸窗口滤波能力强，但细节保持能力较弱；小尺寸窗口能保持图像大量细节但其滤波性能较低。根据噪声密度的大小自适应地选择滤波窗口可以缓和滤波性能与细节保持之间的矛盾，同时也增加了算法的时间复杂度。从形状看来窗口方向要沿着边缘和细节的方向，不能穿过它们也不能把它们和周围相差很大的像素包含在同一窗口中否则边缘和细节会被周围像素模糊。 1.3求滤波窗口内中值，并替换像素点。 设f ij为点(i,j)的灰度,A i,j为当前工作窗口,f min、f max 和f med分别为A i,j中的灰度最小值、灰度最大值和灰度中值, A
介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的
LMS与RLS自适应滤波算法性能比较 马文民 【摘要】：介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。检测特性相比之下，RLS 算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。 【关键词】：自适应滤波；原理；算法；仿真 引言： 自适应滤波是近30年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。"不确定"是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因数和随机因数。任何一个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外部。从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是我们事先不知道的。作为外部环境对信息过程的影响，可以等效地用扰动来表示，这些扰动通常是不可测的，它们可能是确定的，也可能是随机的。此外一些测量噪音也是以不同的途径影响信息过程。这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的。面对这些客观存在的各种不确定性，如何综合处理信息过程，并使某一些指定的性能指标达到最优或近似最优，这就是自适应滤波所要解决的问题。 在这几十年里，数字信号处理技术取得了飞速发展，特别是自适应信号处理技术以其计算简单、收敛速度快等许多优点而广泛被使用。它通过使内部参数的最优化来自动改变其特性。自适应滤波算法在统计信号处理的许多应用中都是非常重要的。 在工程实际中，经常会遇到强噪声背景中的微弱信号检测问题。例如在超声波无损检测领域，因传输介质的不均匀等因素导致有用信号与高噪声信号迭加在一起。被埋藏在强背景噪声中的有用信号通常微弱而不稳定，而背景噪声往往又是非平稳的和随时间变化的，此时很难用传统方法来解决噪声背景中的信号提取问题。自适应噪声抵消技术是一种有效降噪的方法，当系统能提供良好的参考信号时，可获得很好的提取效果。与传统的平均迭加方法相比采用自适应平均处理方法还能降低样本数量。 1自适应滤波器的基本原理 所谓的自适应滤波，就是利用前一时刻以获得的滤波器参数的结果，自动的调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器实质上就是一种能调节其自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。 由于无法预先知道信号和噪声的特性或者它们是随时间变化的，仅仅用FIR和IIR两种具有固定滤波系数的滤波器无法实现最优滤波。在这种情况下，必须设计自适应滤波器，以跟踪信号和噪声的变化。 自适应滤波器的特性变化是由自适应算法通过调整滤波器系数来实现的。一般而言，自适应滤波器由两部分组成，一是滤波器结构，二是调整滤波器系数的自适应算法。 自适应噪声抵消系统的核心是自适应滤波器，自适应算法对其参数进行控制，以实现最佳滤波。不同的自适应滤波器算法，具有不同的收敛速度、稳态失调和算法复杂度。根据自
自适应滤波器设计与Matlab实现
自适应滤波器：根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。这样的滤波器就称之为自适应滤波器。 数学原理编辑 以输入和输出信号的统计特性的估计为依据，采取特定算法自动地调整滤波器系数，使其达到最佳滤波特性的一种算法或装置。自适应滤波器可以是连续域的或是离散域的。离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的组成。附图表示一个离散域自适应滤波器用于模拟未知离散系统的信号流图。自适应滤波器对输入信号序列x(n)的每一个样值，按特定的算法，更新、调整加权系数，使输出信号序列y(n)与期望输出信号序列d(n)相比较的均方误差为最小，即输出信号序列y(n)逼近期望信号序列d(n)。 20世纪40年代初期，N.维纳首先应用最小均方准则设计最佳线性滤波器，用来消除噪声、预测或平滑平稳随机信号。60年代初期，R.E.卡尔曼等发展并导出处理非平稳随机信号的最佳时变线性滤波设计理论。维纳、卡尔曼－波色滤波器都是以预知信号和噪声的统计特征为基础，具有固定的滤波器系数。因此，仅当实际输入信号的统计特征与设计滤波器所依据的先验信息一致时，这类滤波器才是最佳的。否则，这类滤波器不能提供最佳性能。70年代中期，B.维德罗等人提出自适应滤波器及其算法，发展了最佳滤波设计理论。 以最小均方误差为准则设计的自适应滤波器的系数可以由维纳-霍甫夫方程解得 式中W(n)为离散域自适应滤波器的系数列矩阵(n)为输入信号序列x(n)的自相关矩阵的逆矩阵,Φdx(n)为期望输出信号序列与输入信号序列x(n)的互相关列矩阵。 B.维德罗提出的一种方法，能实时求解自适应滤波器系数，其结果接近维纳－霍甫夫方程近似解。这种算法称为最小均方算法或简称 LMS法。这一算法利用最陡下降法，由均方误差的梯度估计从现时刻滤波器系数向量迭代计算下一个时刻的系数向量 式中憕【ε2(n)】为均方误差梯度估计， k s为一负数，它的取值决定算法的收敛性。要求，其中λ为输入信号序列x(n)的自相关矩阵最大特征值。 自适应 LMS算法的均方误差超过维纳最佳滤波的最小均方误差，超过量称超均方误差。通常用超均方误差与最小均方误差的比值（即失调）评价自适应滤波性能。
自适应滤波实验报告
LMS 自适应滤波实验报告 ： 学号： 日期：2015.12.2 实验容： 利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号的方法。 设()()()()t f B t f A t s t x 212cos 2cos π?π+++=，()t s 是宽带信号，A ，B ，1f ，2f ， ?任选 （1）要求提取两个单频信号； （2）设f f f ?+=12，要求提取单频信号()t f 22cos π，研究f ?的大小对提取单频信号的影响。 1. 自适应滤波器原理 自适应滤波器理论是现代信号处理技术的重要组成部分，它对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波器在信号处理中属于随机信号处理的畴。在一些信号和噪声特性无法预知或他们是随时间变化的情况下，自适应滤波器通过自适应滤波算法调整滤波器系数，使得滤波器的特性随信号和噪声的变化，以达到最优滤波的效果，解决了固定全系数的维纳滤器和卡尔曼滤波器的不足。 （1） 自适应横向滤波器 所谓自适应滤波，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器由两个部分组成：滤波器结构和调节滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的特点是自动调节自身的冲激响应，达到最优滤波，此算法适用于平稳和非平稳随机信号，并且不要求知道信号和噪声的统计特性。
一个单输入的横向自适应滤波器的原理框图如图所示： 实际上这种单输入系统就是一个FIR 网络结构，其输出()n y 用滤波器单位脉冲响应表示成下式： ()()()∑-=-=1 N m m n x m w n y 这里()n w 称为滤波器单位脉冲响应，令： ()()n i n x x i w w m i i i ,1,1,1+-=-=+=用j 表示，上式可以写成 ∑==N i ij i j x w y 1 这里i w 也称为滤波器加权系数。用上面公式表示其输出，适用于自适应线性组合器，也适用于FIR 滤波器。将上式表示成矩阵形式： X W W X j T T j j y == 式中 [][ ] T Nj j j j T N x x x w w w X W ,...,,, ,...,,2121== 误差信号表示为 X W j T j j j j d y d e -=-= （2） 最小均方（LMS ）算法 Widrow 等人提出的最小均方算法，是用梯度的估计值代替梯度的精确值，这种算法简单易行，因此获得了广泛的应用。
自适应滤波算法的研究分析
自适应滤波算法的研究 第1章绪论 1.1课题背景 伴随着移动通信事业的飞速发展，自适应滤波技术应用的范围也日益扩大。早在20世纪40年代，就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论。根据有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱)，用线性最小均方误差估计准则设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。这种滤波器能最大程度地滤除干扰噪声，提取有用信号。但是，当输入信号的统计特性偏离设计条件，则它就不是最佳的了，这在实际应用中受到了限制。到60年代初，由于空间技术的发展，出现了卡尔曼滤波理论，即利用状态变量模型对非平稳、多输入多输出随机序列作最优估计。现在，卡尔曼滤波器己成功地应用到许多领域，它既可对平稳的和非平稳的随机信号作线性最佳滤波，也可作非线性滤波。实质上，维纳滤波器是卡尔曼滤波器的一个特例。 在设计卡尔曼滤波器时，必须知道产生输入过程的系统的状态方程和测量方程，即要求对信号和噪声的统计特性有先验知识，但在实际中，往往难以预知这些统计特性，因此实现不了真正的最佳滤波。 Widrow B等于1967年提出的自适应滤波理论，可使自适应滤波系统的参数自动地调整而达到最佳状况，而且在设计时，只需要很少的或根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。这种滤波器的实现差不多象维纳滤波器那样简单，而滤波性能几乎如卡尔曼滤波器一样好。因此，近十几年来，自适应滤波理论和方法得到了迅速发展。[1] 自适应滤波是一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。 自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。“不确定”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因数和随机因数。
基于RLS算法自适应滤波器要点
基于RLS算法自适应滤波器的设计 摘要 自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时，自适应滤波器可以提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。而且其性能通常远优于用常方法设计的固定滤波器。 本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。自适应滤波器的算法是整个系统的核心。对 RLS算法自适应滤波器做了详细的介绍，采用改进的RLS算法设计自适应滤波器，并采用MATLAB进行仿真，通过实验结果来体现该滤波器可以根据信号随时修改滤波参数，达到动态跟踪的效果，使滤波信号更接近于原始信号。 关键词：自适应滤波器，RLS算法，噪声消除，FIR
第1章绪论 1.1 课题研究意义和目的 滤波技术是信号处理中的一种基本方法和技术，尤其数字滤波技术使用广泛，数字滤波理论的研究及其产品的开发一直受到很多国家的重视。 对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。Windrow等于1967年提出的自适应滤波系统的参数能自动的调整而达到最优状况，而且在设计时，只需要很少的或根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。这种滤波器的实现差不多像维纳滤波器那样简单，而滤波器性能几乎如卡尔曼滤波器一样好。自适应滤波器与普通滤波器不同，它的冲激响应或滤波参数是随外部环境的变化而变化的,经过一段自动调节的收敛时间达到最佳滤波的要求。自适应滤波器本身有一个重要的自适应算法，这个算法可以根据输入、输出及原参量信号按照一定准则修改滤波参量，以使它本身能有效的跟踪外部环境的变化。因此，自适应数字系统具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性。 自适应滤波技术的核心问题是自适应算法的性能问题，提出的自适应算法主要有最小均方（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法及相应的改进算法如：归一化（NLMS）算法、变步长（SVSLMS）算法、递归最小二乘方格形（RLSL）算法等。这些算法各有特点，适用于不同的场合。研究自适应算法是自适应滤波器的一个关键内容。递归最小二乘（RLS）算法是线性自适应滤波算法中最基本的两类算法之一，由于基于LMS准则的自适应滤波算法的收敛速度通常较慢，有些在调整过程种的延时也较大。为了克服LMS的算法，我们采用在每个时刻对所有已输入信号重估的平方误差之和最小这样的准则，即RLS算法。RLS算法复数乘法正比于2k，使其自适应速度更快。目前应用最多的是系统辨识、回波消除、自适应谱线增强、自适应信道均衡、语音线性预测、自适应天线阵等诸多领域。 1.2 国内外研究发展状况 自适应滤波的基本理论通过几十年的发展已日趋成熟，近十几年来自适应滤波器的研究主要针对算法与硬件实现。算法研究主要是对算法速度和精度的改
基于LMS算法的图像自适应滤波方法研究
基于ＬＭＳ算法的图像自适应滤波方法研究 【摘要】：在图象处理工作中，为了免除噪声的干扰，需要对图像进行预处理。本论文对现有的图像滤波方法与LMS算法进行了介绍，并针对目前的基于LMS的自适应滤波方法进行了介绍和研究。 【关键词】：图像滤波; 自适应滤波; LMS 现实中我们得到的图象信号都或多或少的被噪声污染，因此在进行进一步的边缘检测、图象分割、特征提取、模式识别等处理之前，尽量减少噪声是一个非常重要的预处理步骤。遗憾的是，迄今为止没有一种通用的滤波算法能对不同类型的图象都能取得很好的效果，就是对同一幅图象，如果噪声类型不同，滤波的效果也各异。而且不同的研究目的、实际图象特点、噪声的统计特征和频谱分布的规律，滤波算法也应不同。因为噪声伴随在图象中，根据不同的研究目的，而且为了进一步进行更高层次的处理，有必要对图象进行去除噪声。这也是在图像处理系统中，图像预处理工作如此重要的原因。 滤波器研究的一个基本问题就是:如何设计和建立最佳或最优的滤波器。所谓最佳滤波器是指能够根据某一最佳准则进行设计的滤波器。20世纪40年代，维纳奠定了关于最佳滤波器研究的基础。假定线形滤波器的输入为有用信号和噪声之和，两者均为广义平稳过程;并且已知它们的二阶统计特性，根据最小均方误差准则，维纳求得了最佳线形滤波器的参数。这种滤波器成为维纳滤波器。要实现维纳滤波，就要求:(1)输入信号时广义平稳的；(2)输入信号的统计特征是已知的。根据其他最佳准则的滤波器已有同样要求，比如卡尔曼滤波器。然而，由于输入过程取决于外界的信号、干扰环境，这种统计特性常常是未知的、变化的，因而不能满足上述两个要求，用维纳滤波器实现不了最优滤波。在这种情况下，自适应滤波能够提供卓越的滤波性能。 1.自适应滤波器概述 所谓自适应滤波，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数的结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。 常用的一些自适应滤波器的结构有开环和闭环自适应结构等，如图1-1所示。自适应算法主要根据滤波器输入的统计特性进行处理。它可能还与滤波器输出和其他数据有关。开环算法的控制输出仅取决于滤波器的输入和某些其他输入函数，但绝小取决于滤波器的输出。闭环算法的控制输出则是滤波器输入、滤波器输出以及某些其他输入的函数。图1-2给出了两种典型的闭环结构自适应滤波器结构图。
基于内插滤波器符号同步的实现
基于内插滤波器符号同步的实现 陈卫东,孙 栋,张华冲 (中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081) 摘 要:比较了同步采样和异步采样条件下符号同步实现方法的不同,在全数字接收机中需要采用内插方法来实现符号同步,内插滤波器是一种线性时变滤波器,在工程中可以采用多项式内插函数来近似,采用FARROW 结构实现。在此基础上介绍了内插法符号同步环路的结构,组成单元,其中详细介绍了内插控制器和定时误差检测器的原理。在AWGN 信道中针对QAM 64信号进行了仿真和实现,眼图和星座图恢复良好,该符号同步环路可以应用于侦察接收机的解调器中。 关键词:全数字接收机;内插滤波器;符号同步 中图分类号:TN914.42 文献标识码:A 文章编号:1003-3114(2009)06-53-3 Design of Symbol Synchronization Circuit Based on Interpolation C HE N Wei dong,SUN Dong,ZHANG Hua chong (The 54th Research Insti tute of CETC,Shijiazhuang Hebei 050081,China) Abstract :In traditional demodulator synchronization sampling is used.In all di g i tal recei ver based on the non synchronization samplin g timing recovery is achieved with the help of interpolator.Cubic interpolator,interpolation controller and Gardner Algoithm for symbol timing error detection are introduced in detail i n this paper.The performance of the design is well i n si mulation.The desi gn is implemented in XILINX FPGA and i t can be applied to demodulation for reconnaissance receiver. Key words:all digital receiver;interpolator;symbol synchronization 收稿日期:2009-09-01 作者简介:陈卫东(1968-),男,高级工程师。主要研究方向:通信信号处理、软件无线电。 0 引言 符号同步的主要任务是从接收到的信号中估计出恢复时钟相位与最佳采样位置的相位误差信息,并根据该信息,将本地采样时钟调整到能够对码元进行最佳检测的相位上,得到信号的最佳采样值,这些采样值中包含判决时刻的信号值。 传统的数字化解调器一般采用零中频方案,需要零中频信道单元把中频信号变换为I Q 两路零中频信号,再进行A/D 采样,定时恢复是通过调整AD 采样时钟相位来完成的,这种接收机定时恢复环路结构简单,但是环路包含模拟单元,模拟器件的非线性,稳定性较差,会对定时恢复的精度,可靠性造成影响。在全数字接收机中,A/D 采样在中频完成,数字下变频确保了I Q 幅度、相位的一致性,定时恢复环路完全在数字域实现。在具体实现中,整个环路可以在一片FPGA 芯片内完成,可靠性与稳定性得到了很大提高。符号同步是全数字接收机中的一个关键技术。 传统的解调器采用同步采样方式,即符号同步 环路锁定后,采样时钟频率是符号速率的整倍数,采样点中包含了判决时刻。在全数字接收机中,采用异步采样方式,即采样时钟频率与发送端时钟频率不相关,而是一个固定时钟频率,采样点中不包含判决时刻。由于采样不同步而引入的定时速率和相位误差,需要用数字信号处理的方法来补偿,即通过定时误差估值控制内插滤波器对采样得到的信号样本值进行插值运算,从而得到信号在最佳采样时刻的近似值。内插滤波器即是完成这一功能必须的环节。 1 内插原理 Gardner 在其文献中给出了速率转换模型来分析内插滤波器,该模型如图1 所示。 图1 内插滤波器速率转换模型 设发送的线性调制符号周期为T,T s 为采样周期。在全数字接收机中,由于T s 的定时来源于独立 工程实践及应用技术
自适应中值滤波器matlab实现
将下面代码直接贴入matlab中，并将读入图像修改成自己机子上的，就可以运行了。可以按照“%%”顺序分步来运行 %% function 自适应中值滤波器 %%%%%%%%%%%%%%% %实现两个功能： %1.对高密度的椒盐噪声有好的滤除效果； %2.滤波时减少对图像的模糊； %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%% %原理： %1.椒盐噪声概率越大，滤波器窗口需越大。故若滤波器窗口随噪声概率自适应变化，才能有好的滤除效果 %2.为减少对图像的模糊，需在得出原图像值并非椒盐噪声点时，保留原图像值不变； %3.椒盐噪声点的特点：该点的值为该点领域上的最大或最小；%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%% %步骤（得到图像中某点(x,y)（即窗口中心点）的值的步骤）： %1.设定一个起始窗口，以及窗口的最大尺寸； %2.（此步用于确定窗口大小）对窗口内像素排序，判断中值是否是噪声点，若不是，继续第3步，若是，转到第5步； %3.判断中心点是否是噪声点，若不是，则输出该点的值（即图像中该点的原值不变）；若是，则输出中值； %4.窗口尺寸增大，若新窗口尺寸小于设定好的最大值，重复第2步，若大于，则滤波器输出前一个窗口的中值； %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%% %参数说明：
%被噪声污染的图像（即退化图像也即待处理图像）:Inoise %滤波器输出图像：Imf %起始窗口尺寸:nmin*nmin(只取奇数)，窗口尺寸最大值：nmax*nmax %图像大小:Im*In %窗口内图像的最大值Smax,中值Smed,最小值Smin %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% clear clf %% 读入图像I I=imread('e:/photo/cat.jpg'); %转化为灰度图Ig Ig=rgb2gray(I); %被密度为0.2的椒盐噪声污染的图像Inoise Inoise=imnoise(Ig,'salt & pepper',0.2); %或者是被方差为0.2的高斯噪声污染的图像Inoise %Inoise=imnoise(Ig,'gaussian',0.2); %显示原图的灰度图Ig和噪声图像Inoise subplot(2,2,1),imshow(Ig);xlabel('a.原始灰度图像'); subplot(2,2,2),imshow(Inoise);xlabel('b.被噪声污染的图像'); %% 定义参数 %获取图像尺寸:Im,In [Im,In]=size(Inoise); %起始窗口尺寸:nmin*nmin(窗口尺寸始终取奇数) nmin=3; %最大窗口尺寸:nmax*nmax nmax=9; %定义复原后的图像Imf Imf=Inoise; %为了处理到图像的边界点，需将图像扩充
几种横向自适应滤波算法及其改进研究
第三章 几种横向自适应滤波算法及其改进研究 3.1 自适应横向滤波器的定义及其性能函数 3.1.1 横向自适应滤波器 横向自适应滤波器是一类基本的自适应滤波器形式[8]。所谓自适应实现是指：M 阶滤波器的抽头权系数01,...,M w w -，可以根据估计误差()e n 的大小自动调节，使得某个代价函数最小。 令()W n 表示图2.1中的滤波系数矢量，011()[(),(),...,()]M W n w n w n w n -=，滤波器抽头输入信号矢量()[(),(1),...,(1)]U n u n u n u n M T =--+，显然，输出信号()y n 为 1 0()()()()M i i y n wu n i W n U n -T ==-=∑ (3-1) 式中T 表示转置。利用图2.5中的输出信号和输入信号之间的关系，误差序列 ()()()()e n d n W n U n H =- (3-2) 显然，自适应滤波器的控制机理是用误差序列()e n 按照某种准则和算法对其系数()W n 进行控制的，最终使自适应滤波的目标（代价）函数最小化，达到最佳滤波效果。 按照均方误差（MSE ）准则所定义的目标函数是： 22()(){|()|}{|()()|}def J n n E e n E d n W U n ξH ===- (3-3) 将式（3-1）代入式（3-3），目标函数可以重新写为 2[()]2[()()()][()()()()]E d n E d n W n U n E W n U n U n W n ξH H H =-+ (3-4) 当滤波器的系数固定时，目标函数可以写为 2[()]2E d n W P W RW ξT T =-+ (3-5) 其中，[()()]R E U n U n T =是输入信号的自相关矩阵，[()()]P E d n U n =是期望信号和输入信号的互相关矢量。
自适应中值滤波方法
自适应中值滤波方法 我们通过对中心权值进行分析，不难得出以下结论：假设权值为1时，CWM 则退化成为SM ，然而当权值不小于窗口大小时，CWM 滤波器的输出值始终为初始值，也就是会导致CWM 失去去噪效果。通过科学实验验证，当中心权值取3的时候，可以得到相比其他值更好的滤波效果。 从上面的结论可知，CWM 的中心权值为3时，可以增加序列里中心像素点占所有像素点的比重，以便得到更好的去噪效果。那对于SM ，通过改变序列中值左右两个值的大小，观察其去噪效果会发生什么变化呢？ 对于SM 滤波器，除了序列中值外，序列中中值前面一个值与中值后面一个值对去噪的效果也会起到了明显作用。于是结合CWM 的这些优点，并整合了TSM 和NASWF 等滤波器设计的思想，设计了一个改进的自适应中值滤波器( Adaptive Median Filter, AM)[10]。 其主要滤波方法如下： ()()()()1222 122211 22 211212 2ij ij ws ws ij ij ij ij ws ws ij WS rank W WS SM R R if rank X AM WS rank W WS SM R R ifrank X WS ++++??+? -???+??? --?≤ ?????????=? ?+??-?? ?+??--?> ?-? ??? ????? （2.5） 式2.4中，WS 表式窗口大小，R i 表示序列中第i 个元素的值，rank(X)表示元素X 在序列中的位置，点(i,j)为窗口中心像素点。对于点(I,j)，经过AM 滤波后的输出值即为AM ij 。 根据TSM 中设计的阈值策略，Chang 在其设计中也加入了类似的策略，通过阈值T 来判断是否需对当前像素点采用式2.4进行滤波，或者保留原值: ij ij ij ij ij ij ij AM X AM T Y X X AM T ?-≥?=? -