一.自适应滤波器的应用

一.自适应滤波器的应用
一.自适应滤波器的应用

一.自适应滤波器的应用

1.自适应滤波器的工作原理:

自适应滤波器是以最小均方误差为准则的最佳滤波器,它能自动调节其本身的单位脉冲响应h(n)特性,已达到最优的滤波效果。

(1)自适应DF的h(n)单位脉冲响应受ε(j)误差信号控制。

(2)根据ε(j)的值而自动调节,使之适合下一刻(j+1)的输入x(j+1),以使输出y(j+1)更接近于所期望的响应d(j+1), 直至均方误差E[ε 2 (j)]达到最小值.

(3)y(j)最佳地逼近d(j),系统完全适应了所加入的两个外来信号,即外界环境。

2.应用举例

自适应噪声抵消系统要求参考输入的参考信号是与噪声相关的。然而在有些应用中,要想找代一个噪声较好相关性的参考信号是非常困难的,这使自适应噪声抵消系统难以工作。实际上,如果宽带信号中的噪声是周期性的,则即使没有另外的与噪声相关的参考生信号,也可以使用自适应抵消系统来消除这种同期干扰噪声。

分离周期信号和宽带信号原理图

图中原始输入信号x为周期信号和宽带信号的混合。输入信号直接送入主通道,同时经过延时为δ的延时电路送入参考通道。延时δ取足够长,使得参考信道输入r中的宽带信号与x中的宽带信号不相关或者相关性极小。而在x和r中的周期信号因其周期性,其相关性也是周期性的,经过延时δ之后,其相关性不变。然后经过自适应噪声抵消系统处理,参考通道中的自适应滤波器将调整其加权,使输出y在最小均方误差意义上接近于相关分量——周期信号,而误差越接近与相关分量——宽带信号,从而得到两个输出端:输出1将主要包含宽带信号,输出2将主要包含周期信号。下面是具体一个应用实例。设计一个自适应信号分离器,用以从白噪声中提取周期信号。其中选取正弦信号s=sin(2*pi*t/10)为周期信号,宽带噪声信号为高斯白噪声,设置通道延迟为50。具体程序及仿真结果如下:

%自适应信号分离器

t=0:1/10:400;

s=sin(2*pi*t/10);%周期信号

x=awgn(s,15);

D=50;%延迟

r=[zeros(1,D),x];%信号延迟D

x=[x zeros(1,D)];

N=5;%r经LMS自适应滤波器

u=0.02;

M=length(r);

y=zeros(1,M);

w=zeros(1,N);

for n=N:M

x1=r(n:-1:n-N+1)

y(n)=w*x1';

e(n)=x(n)-y(n);

w=w+u.*e(n).*x1; end

subplot(3,1,1);

plot(t,x(1:(length(x)-D))); title('输入信号');

axis([1 200 -1 1]); subplot(3,1,2);

plot(t,y(1:(length(x)-D))); title('周期信号');

axis([1 200 -1 1]); subplot(3,1,3);

plot(t,e(1:(length(x)-D))); title('宽带信号');

axis([0 200 -1 1]);

仿真结果如下:

20406080100120140160180200-1

1

输入信号

20406080100120140160180200-1

1

周期信号020406080100120140160180200

-10

1

宽带信号

如图,输入信号是周期信号和宽带信号的叠加,经过一个延迟和自适应滤波器输出两部分,一个部分周期信号,另一部分时宽带信号,这就实现了信号的分离。

最新自适应滤波器的设计开题报告

长江大学 毕业设计开题报告 题目名称自适应滤波器的设计与应用学院电信学院 专业班级信工10702班 学生姓名李雪利 指导教师王圆妹老师 辅导教师王圆妹老师 开题报告日期 2010年3月19日

自适应滤波器的设计与应用 学生:李雪利,长江大学电子信息学院 指导教师:王圆妹,长江大学电子信息学院 一、题目来源 来源于其他 二、研究目的和意义 滤波技术在当今信息处理领域中有着极其重要的应用。滤波是从连续的或离散的输入数据中除去噪音和干扰以提取有用信息的过程,相应的装置就称为滤波器。滤波器实际上是一种选频系统,他对某些频率的信号予以很小的衰减,使该部分信号顺利通过。而对其他不需要的频率信号予以很大的衰减,尽可能阻止这些信号通过。滤波器研究的一个目的就是:如何设计和制造最佳的(或最优的)滤波器。 在数字信号处理中,数字滤波是语音和图像处理、模式识别、频谱分析等应用中的一个基本处理算法。在许多应用场合,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。 自适应滤波器是利用前一时刻已获得的滤波器参数,自动地调节、更新现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知的统计特性,从而实现最优滤波。当在未知统计特性的环境下处理观测信号时,利用自适应滤波器可以获得令人满意的效果,其性能远超过通用方法所设计的固定参数滤波器。

三、阅读的主要参考文献及资料名称 1、《数字信号处理》刘益成(第二版)西安电子科技出版社 2、《数字信号处理》张小虹(第二版)机械工业出版社 3、自适应信号处理[M].西安:西安电子科技大学出版社,2001. 4.邹理和,数字信号处理, 国防工业出版社,1985 5.丁玉美等, 数字信号处理,西安电子科技大学出版社,1999 6.程佩青, 数字信号处理,清华大学出版社,2001 7. The MathWorks Inc, Signal Processing Toolbox For Use with MATLAB, Sept. 2000 8. vinay K.Ingle, John G.Proakis,数字信号处理及MATLAB实现,陈怀琛等译,电子工业出版社,1998.9 9、《MATLAB编程参考手册》 10、中国期刊网的相关文献 11、赫金,自适应滤波器原理第四版,西安工业出版社,2010-5-1 四、国内外现状和发展趋势与主攻方向 自适应滤波器的理论与技术是50年代末和60年代初发展起来的。它是现代信号处理技术的重要组成部分,对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波器在数字滤波器中试属于随机数字信号处理的范畴。对于随机数字信号的滤波处理,通常有维纳滤波,卡尔曼滤波和自适应滤波,维纳滤波的权系数是固定的,适用于平稳随机信号;卡尔曼滤波器的权系数是可变的,适用于非平稳随机信号中。但是,只有在对信号和噪声的统计特性先验

滤波器基本原理、分类、应用

滤波器原理 滤波器是一种选频装置,可以使信号中特定的频率成分通过,而极大地衰减其它频率成分。在测试装置中,利用滤波器的这种选频作用,可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。 广义地讲,任何一种信息传输的通道(媒质)都可视为是一种滤波器。因为,任何装置的响应特性都是激励频率的函数,都可用频域函数描述其传输特性。因此,构成测试系统的任何一个环节,诸如机械系统、电气网络、仪器仪表甚至连接导线等等,都将在一定频率范围内,按其频域特性,对所通过的信号进行变换与处理。 本文所述内容属于模拟滤波范围。主要介绍模拟滤波器原理、种类、数学模型、主要参数、RC滤波器设计。尽管数字滤波技术已得到广泛应用,但模拟滤波在自动检测、自动控制以及电子测量仪器中仍被广泛应用。带通滤波器 二、滤波器分类 ⒈根据滤波器的选频作用分类 ⑴低通滤波器 从0~f2频率之间,幅频特性平直,它可以使信号中低于f2的频率成分几乎不受衰减地通过,而高于f2的频率成分受到极大地衰减。 ⑵高通滤波器 与低通滤波相反,从频率f1~∞,其幅频特性平直。它使信号中高于f1的频率成分几乎不受衰减地通过,而低于f1的频率成分将受到极大地衰减。 ⑶带通滤波器 它的通频带在f1~f2之间。它使信号中高于f1而低于f2的频率成分可以不受衰减地通过,而其它成分受到衰减。 ⑷带阻滤波器 与带通滤波相反,阻带在频率f1~f2之间。它使信号中高于f1而低于f2的频率成分受到衰减,其余频率成分的信号几乎不受衰减地通过。 推荐精选

低通滤波器和高通滤波器是滤波器的两种最基本的形式,其它的滤波器都可以分解为这两种类型的滤波器,例如:低通滤波器与高通滤波器的串联为带通滤波器,低通滤波器与高通滤波器的并联为带阻滤波器。 低通滤波器与高通滤波器的串联 低通滤波器与高通滤波器的并联 ⒉根据“最佳逼近特性”标准分类 ⑴巴特 沃斯滤波 器 从幅频特 性提出要 求,而不 考虑相频 特性。巴 特沃斯滤 波器具有最大平坦幅度特性,其幅频响应表达式为: ⑵切比雪夫滤波 器 推荐精选

自适应滤波器MATLAB仿真

自适应滤波器MATLAB仿真 摘要:本文介绍了自适应滤波器的工作原理,以及推导了著名的LMS(Least mean squares)算法。以一个例子演示了自适应滤波器的滤波效果。实验结果表明,该滤波器滤波效果较好。 关键词:自适应滤波器 MATLAB7.0 LMS算法 Simulate of adaptive filter based on MATLAB7.0 Abstract:This article described the working principle of adaptive filter and deduced the well-known LMS algorithm. Take an example to demonstrate the adaptive filters filtering effects. The results show that the filter has an effective way to filter single. Key words:LMS algorithm Adaptive Filter Matlab7.0 1 引言 由Widrow B等提出的自适应滤波理论,是在维纳滤波、卡尔曼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,从而广泛应用于通信、系统辨识、回波消除、自适应谱线增强、自适应信道均衡、语音线性预测和自适应天线阵等诸多领域[1]。自适应滤波器最大的优点在于不需要知道信号和噪声的统计特性的先验知识就可以实现信号的最佳滤波处理。本文通过一个具体例子和结果论证了自适应滤波器的滤波效果。 2 自适应滤波原理及LMS算法 2.1 自适应滤波原理 自适应滤波原理图[2],如图1所示。 图1自适应滤波原理图 在自适应滤波器中,参数可调的数字滤波器一般为FIR数字滤波器,IIR数字滤波器或格型数字滤波器。自适应滤波分2个过程。第一,输入信号想x(n)通过参数可调的数字滤波器后得输出信号y(n),y(n)与参考信号d(n)进行比较得误差信号e(n);第二,通过一种自适应算法和x(n)和e(n)的值来调节参数可调的数字滤波器的参数,即加权系数,使之达到最佳滤波效果。

自适应滤波器介绍及原理

关于自适应滤波的问题: 自适应滤波器有4种基本应用类型: 1) 系统辨识:这时参考信号就是未知系统的输出,当误差最小时,此时自适应滤波器就与未知系统具有相近的特性,自适应滤波器用来提供一个在某种意义上能够最好拟合未知装置的线性模型 2) 逆模型:在这类应用中,自适应滤波器的作用是提供一个逆模型,该模型可在某种意义上最好拟合未知噪声装置。理想地,在线性系统的情况下,该逆模型具有等于未知装置转移函数倒数的转移函数,使得二者的组合构成一个理想的传输媒介。该系统输入的延迟构成自适应滤波器的期望响应。在某些应用中,该系统输入不加延迟地用做期望响应。 3) 预测:在这类应用中,自适应滤波器的作用是对随机信号的当前值提供某种意义上的一个最好预测。于是,信号的当前值用作自适应滤波器的期望响应。信号的过去值加到滤波器的输入端。取决于感兴趣的应用,自适应滤波器的输出或估计误差均可作为系统的输出。在第一种情况下,系统作为一个预测器;而在后一种情况下,系统作为预测误差滤波器。 4) 干扰消除:在一类应用中,自适应滤波器以某种意义上的最优化方式消除包含在基本信号中的未知干扰。基本信号用作自适应滤波器的期望响应,参考信号用作滤波器的输入。参考信号来自定位的某一传感器或一组传感器,并以承载新息的信号是微弱的或基本不可预测的方式,供给基本信号上。 这也就是说,得到期望输出往往不是引入自适应滤波器的目的,引入它的目的是得到未知系统模型、得到未知信道的传递函数的倒数、得到未来信号或误差和得到消除干扰的原信号。 1 关于SANC (自适应消噪)技术的问题 自适应噪声消除是利用winer 自适应滤波器,以输入信号的时延信号作为参考信号来进行滤波的,其自适应消噪的原理说明如下: 信号()x n 可分解为确定性信号分量()D x n 和随机信号分量()R x n ,即: ()()()D R x n x n x n =+ (1.1) 对于旋转机械而言,确定性信号分量()D x n 通常可表示为周期或准周期信号分量()P x n ,即: ()()()P R x n x n x n =+ 1.2 对信号()x n 两个分量()P x n 和()R x n ,有两个基本假设: (1) ()P x n 和()R x n 互不相关; (2) ()P x n 和()R x n 的自相关函数具有下述特性:()0P P x x R m ≈, N m M ≥;()0R R x x R m ≈,B m M ≥;

自适应滤波器毕业设计论文

大学 数字信号处理课程要求论文 基于LMS的自适应滤波器设计及应用 学院名称: 专业班级: 学生姓名: 学号: 2013年6月

摘要自适应滤波在统计信号处理领域占有重要地位,自适应滤波算法直接决定着滤波器性能的优劣。目前针对它的研究是自适应信号处理领域中最为活跃的研究课题之一。收敛速度快、计算复杂性低、稳健的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。研究自适应滤波器可以去除输出信号中噪声和无用信息,得到失真较小或者完全不失真的输出信号。本文介绍了自适应滤波器的理论基础,重点讲述了自适应滤波器的实现结构,然后重点介绍了一种自适应滤波算法最小均方误差(LMS)算法,并对LMS算法性能进行了详细的分析。最后本文对基于LMS算法自适应滤波器进行MATLAB仿真应用,实验表明:在自适应信号处理中,自适应滤波信号占有很重要的地位,自适应滤波器应用领域广泛;另外LMS算法有优也有缺点,LMS算法因其鲁棒性强特点而应用于自回归预测器。 关键词:自适应滤波器,LMS算法,Matlab,仿真

1.引言 滤波技术在当今信息处理领域中有着极其重要的应用。滤波是从连续的或离散的输入数据中除去噪音和干扰以提取有用信息的过程,相应的装置就称为滤波器。滤波器实际上是一种选频系统,他对某些频率的信号予以很小的衰减,使该部分信号顺利通过;而对其他不需要的频率信号予以很大的衰减,尽可能阻止这些信号通过。滤波器研究的一个目的就是:如何设计和制造最佳的(或最优的)滤波器。Wiener于20世纪40年代提出了最佳滤波器的概念,即假定线性滤波器的输入为有用信号和噪音之和,两者均为广义平稳过程且己知他们的二阶统计过程,则根据最小均方误差准则(滤波器的输出信号与期望信号之差的均方值最小)求出最佳线性滤波器的参数,称之为Wiener滤波器。同时还发现,在一定条件下,这些最佳滤波器与Wiener滤波器是等价的。然而,由于输入过程取决于外界的信号、干扰环境,这种环境的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,设计不出最佳滤波器。这就促使人们开始研究自适应滤波器。自适应滤波器由可编程滤波器(滤波部分)和自适应算法两部分组成。可编程滤波器是参数可变的滤波器,自适应算法对其参数进行控制以实现最佳工作。自适应滤波器的参数随着输入信号的变化而变化,因而是非线性和时变的。 2. 自适应滤波器的基础理论 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。所谓“最优”是以一定的准则来衡量的,最常用的两种准则是最小均方误差准则和最小二乘准则。最小均方误差准则是使误差的均方值最小,它包含了输入数据的统计特性,准则将在下面章节中讨论;最小二乘准则是使误差的平方和最小。 自适应滤波器由数字结构、自适应处理器和自适应算法三部分组成。数字结构是指自适应滤波器中各组成部分之间的联系。自适应处理器是前面介绍的数字滤波器(FIR或IIR),所不同的是,这里的数字滤波器是参数可变的。自适应算法则用来控制数字滤波器参数的变化。 自适应滤波器可以从不同的角度进行分类,按其自适应算法可以分为LMS自适应滤波

自适应滤波器的应用

中国地质大学(北京)自适应滤波器的应用小论文 课程名称:地球物理信息处理基础 老师:景建恩 学生:李东 学号:2110120011 学院:地信学院 日期:2012年11月22日

自适应滤波器的应用 摘要:自适应滤波器可以在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下,利用前一时刻已获得的滤波器参数来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机变化的统计特性,从而实现最优滤波。自适应滤波器可用于干扰对消,在地球物理领域也得到了广泛的应用。 一、自适应滤波器简介 滤波器的分类方法很多,总的来说可分为经典滤波器和现代滤波器两大类。经典滤波器是假定输入信号() x k中的有用成分和希望去掉的成分各占有不同的频带,即关于信号和噪 声应具有一定的先验知识,这样当原始信号通过一个线性系统时有效地除去无用的成分。如果有用信号和噪声的频谱相互重叠,那么经典滤波器就无能为力了。现代滤波器是在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下,从含有噪声的测量数据或时间序列() x k中估计出 信号的某些特征或信号本身。一旦信号被估计出,那么被估计出的信号将比原信号具有更高的信噪比。现代滤波器把信号和噪声都视为随机信号,利用它们的统计特征(如自相关函数、功率谱等)导出一套最佳的估计算法,然后用硬件或用软件予以实现。根据所处理的信号不同,滤波器还通常分为模拟滤波器和数字滤波器。现代滤波器大多是数字滤波器。 自适应滤波器属于现代滤波器的范畴,它是40年代发展起来的自适应信号处理领域的一个重要应用。自适应信号处理主要是研究结构可变或可调整的系统,它可以通过自身与外界环境的接触来改善自身对信号处理的性能。通常这类系统是时变的非线性系统,可以自动适应信号传输的环境和要求,无须详细知道信号的结构和实际知识,无须精确设计处理系统本身。自适应系统的非线性特性主要是由系统对不同的信号环境实现自身参数的调整来确定的。自适应系统的时变特性主要是由其自适应响应或自适应学习过程来确定的,当自适应过程结束和系统不再进行时,有一类自适应系统可成为线性系统,并称为线性自适应系统,因为这类系统便于设计且易于数学处理,所以实际应用广泛。本文研究的自适应滤波器就是这类滤波器。自适应信号处理的应用领域包括通信、雷达、声纳、地震学、导航系统、生物医学和工业控制等。 自适应滤波器是相对固定滤波器而言的,固定滤波器属于经典滤波器,它滤波的频率是固定的,自适应滤波器滤波的频率则是自动适应输入信号而变化的,所以其适用范围更广。在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下,自适应滤波器利用前一时刻已获得的滤波器参数来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机变化的统计特性,从而实现最优滤波。实际情况中,由于信号和噪声的统计特性常常未知或无法获知,为自适应滤波器提供广阔的应用空间。系统辨识、噪声对消、自适应谱线增强、通信信道的自适应均衡、线性预测、自适应天线阵列等是自适应滤波器的主要应用领域。 二、自适应滤波算法原理 当输入信号和噪声的统计特性未知或输入过程的统计特性发生变化时,自适应滤波能自动调整自身参数以满足某种最佳准则要求> 根据不同的准则,产生不同的自适应算法,但主要有两种基本的算法:最小均方误差(LMS)算法和递推最小二乘(RLS)算法。最小均方误差算法,因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。最小均方误差算法的基本思想是:调整滤波器自身参数,使滤波器的输出信号与期望输出信号之间的均方误差

自适应滤波器的原理与设计

实验二 自适应滤波信号 一、实验目的: 1.利用自适应LMS 算法实现FIR 最佳维纳滤波器。 2.观察影响自适应LMS算法收敛性,收敛速度以及失调量的各种因素,领会自适应信号处理方法的优缺点。 3.通过实现AR 模型参数的自适应估计,了解自适应信号处理方法的应用。 二、实验原理及方法 自适应滤波是一种自适应最小均方误差算法(LMS ),这种算法不像维纳滤波器需要事先知道输入和输出信号的自相关和互相关矩阵,它所得到的观察值 ,滤波器等价于自动“学习”所需要的相关函数,从而调整FIR 滤波器的权系数,并最终使之收敛于最佳值,即维纳解。 )(n y 下面是自适应FIR 维纳滤波器的LMS 算法公式: (2-1) )()()(0 ^ ^ m n y n h n x M m m -=∑= (2-2) ^ )()()(n x n x n e -=M m m n y n e n h n h m m ?=-?+=+,1) ()(2)()1(^ ^ μ (2-3) 其中FIR 滤波器共有M+1个权系数,表示FIR 滤波器第m 个权系数在第n 步的估计值。 ),0)((^ M m n h m ?=因此,给定初始值)M ,0(),0(?=m h m ,每得到一个样本,可以递归得到一组新的滤波器权系数,只要步长)(n y μ满足 max 1 0λμ< < (2-4) 其中max λ为矩阵R 的最大特征值,当∞→n 时,)M ,0(),0(?=m h m 收敛于维纳解。

现在我们首先考察只有一个权系数h 的滤波器,如图2.1所示。假如信号由下式确定: )(n y )()()(y n w n s n += (2-5) )()(n hx n s = (2-6) 其中h 为标量常数,与互不相关,我们希望利用和得到 )(n x )(n w )(n y )(n x )(n s 图1 利用公式(2-1),(2-2),(2-3),我们可以得到下面的自适应估计算法: (2-7) )()()(^ ^n x n h n s = (2-8) )())()()((2)()1(^ ^ ^ n x n x n h n y n h n h -+=+μ其框图如图所示。 图2 选择的初始值为,对式2-8取数学期望可得 ^)(n h ^ )0(h (2-9) ))0(()21(])([^ ^ h h R h n h E n --+=μ其中

FIR数字滤波器设计及软件实现

实验五:FIR数字滤波器设计及软件实现 一、实验目的: (1)掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 (2)掌握用等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 (3)掌握FIR滤波器的快速卷积实现原理。 (4)学会调用MATLAB函数设计与实现FIR滤波器。 二、实验容及步骤: (1)认真复习第七章中用窗函数法和等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理; (2)调用信号产生函数xtg产生具有加性噪声的信号xt,并自动显示xt及其频谱,如图1所示; 图1 具有加性噪声的信号x(t)及其频谱如图 (3)请设计低通滤波器,从高频噪声中提取xt中的单频调幅信号,要求信号幅频失真小于0.1dB,将噪声频谱衰减60dB。先观察xt的频谱,确定滤波器指标参数。 (4)根据滤波器指标选择合适的窗函数,计算窗函数的长度N,调用MATLAB函数fir1设计一个FIR低通滤波器。并编写程序,调用MATLAB快速卷积函数fftfilt实现对xt的滤波。绘图显示滤波器的频响特性曲线、滤波器输出信号的幅频特性图和时域波形图。 (4)重复(3),滤波器指标不变,但改用等波纹最佳逼近法,调用MATLAB函数remezord和remez设计FIR数字滤波器。并比较两种设计方法设计的滤波器阶数。 友情提示: ○1MATLAB函数fir1和fftfilt的功能及其调用格式请查阅本课本;

○ 2采样频率Fs=1000Hz ,采样周期T=1/Fs ; ○ 3根据图10.6.1(b)和实验要求,可选择滤波器指标参数:通带截止频率fp=120Hz ,阻带截至频率fs=150Hz ,换算成数字频率,通带截止频率 p 20.24p f ωπ=T =π,通带最大衰为0.1dB ,阻带截至频率s 20.3s f ωπ=T =π,阻带最小衰为60dB 。] ○ 4实验程序框图如图2所示。 图2 实验程序框图 三、实验程序: 1、信号产生函数xtg 程序清单: %xt=xtg(N) 产生一个长度为N,有加性高频噪声的单频调幅信号xt,采样频率Fs=1000Hz %载波频率fc=Fs/10=100Hz,调制正弦波频率f0=fc/10=10Hz. function xt=xtg N=1000;Fs=1000;T=1/Fs;Tp=N*T; t=0:T:(N-1)*T; fc=Fs/10;f0=fc/10; %载波频率fc=Fs/10,单频调制信号频率为f0=Fc/10;

自适应滤波器的dsp实现

学号: 课程设计 学院 专业 年级 姓名 论文题目 指导教师职称 成绩 2013年 1 月 10 日

目录 摘要 (1) 关键词 (1) Abstract (1) Key words (1) 引言 (1) 1 自适应滤波器原理 (2) 2 自适应滤波器算法 (3) 3 自适应滤波算法的理论仿真与DSP实现 (5) 3.1 MATLAB仿真 (5) 3.2 DSP的理论基础 (7) 3.3 自适应滤波算法的DSP实现 (9) 4 结论 ............................................... 错误!未定义书签。致谢 ................................................. 错误!未定义书签。参考文献 ............................................. 错误!未定义书签。

自适应滤波器算法的DSP实现 学生姓名:学号: 学院:专业: 指导教师:职称: 摘要:本文从自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法入手。本设计最终采用改进的LMS算法设计FIR结构自适应滤波器,并采用MATLAB进行仿真,最后用DSP 实现了自适应滤波器。 关键词:DSP(数字信号处理器);自适应滤波器;LMS算法;FIR结构滤波器 DSP implementation of the adaptive filter algorithm Abstract:In this article, starting from the basic principles of adaptive filter and algorithms and design methods. Eventually the design use improved the LMS algorithm for FIR adaptive filter,and use MATLAB simulation, adaptive filter using DSP. Key words:DSP;adaptive filter algorithm;LMS algorithm;FIR structure adaptive filter 引言 滤波是电子信息处理领域的一种最基本而又极其重要的技术。在有用信号的传输过程中,通常会受到噪声或干扰的污染。利用滤波技术可以从复杂的信号中提取所需要的信号,同时抑制噪声或干扰信号,以便更有效地利用原始信号。滤波器实际上是一种选频系统,它对某些频率的信号予以很小的衰减,让该部分信号顺利通过;而对其他不需要的频率信号则予以很大的衰减,尽可能阻止这些信号通过。在电子系统中滤波器是一种基本的单元电路,使用很多,技术也较为复杂,有时滤波器的优劣直接决定产品的性能,所以很多国家非常重视滤波器的理论研究和产品开发[1]。近年来,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。从总的来说滤波可分为经典滤波和现代滤波。经典滤波要求已知信号和噪声的统计特性,如维纳滤波和卡尔曼滤波。现代滤波则不要求己知信号和噪声的统计特性,如自适应滤波。 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,因此我们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

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第二章自适应滤波器原理 2.1 基本原理 2.1.1 自适应滤波器的发展 在解决线性滤波问题的统计方法中,通常假设已知有用信号及其附加噪声的某些统计参数(例如,均值和自相关函数) ,而且需要设计含噪数据作为其输入的线性滤波器,使得根据某种统计准则噪声对滤波器的影响最小。实现该滤波器优化问题的一个有用方法是使误差信号(定义为期望响应与滤波器实际输出之差)的均方值最小化。对于平稳输入,通常采用所谓维纳滤波器( Wiener filter) 的解决方案。该滤波器在均方误差意义上使最优的。误差信号均方值相对于滤波器可调参数的曲线通常称为误差性能曲面。该曲面的极小点即为维纳解。 维纳滤波器不适合于应对信号和/或噪声非平稳问题。在这种情况下,必须假设最优滤波器为时变形式。对于这个更加困难的问题,十分成功的一个解决方案使采用卡尔曼滤波器 (Kalman filter )。该滤波器在各种工程应用中式一个强有力的系统。 维纳滤波器的设计要求所要处理的数据统计方面的先验知识。只有当输入数据的统计特性与滤波器设计所依赖的某一先验知识匹配时,该滤波器才是最优的。当这个信息完全未知时,就不可能设计维纳滤波器,或者该设计不再是最优的。而且维纳滤波器的参数是固定的。 在这种情况下,可采用的一个直接方法是“估计和插入过程”。该过程包含两个步骤,首先是“估计”有关信号的统计参数,然后将所得到的结果“插入( plug into)”非递归公式以计算滤波器参数。对于实时运算,该过程的缺点是要求特别精心制作,而且要求价格昂贵的硬件。为了消除这个限制,可采用自适应滤波器(adaptive filter)。采用这样一种系统,意味着滤波器是自设计的,即自适应滤波器依靠递归算法进行其计算,这样使它有可能在无法获得有关信号特征完整知识的环境下,玩完满地完成滤波运算。该算法将从某些预先确定的初始条件集出发,这些初始条件代表了人们所知道的上述环境的任何一种情况。我们还发现,在平稳环境下,该运算经一些成功迭代后收敛于某种统计意义上的最优维纳解。在非平稳环境下,该算法提供了一种跟踪能力,即跟踪输入数据统计特性随时间的变化,只要这种变化时足够缓慢的。 40年代,N.维纳用最小均方原则设计最佳线性滤波器,用来处理平稳随机

自适应滤波器MATLAB仿真

自适应滤波器 MATLAB仿真 摘要 : 本文介绍了自适应滤波器的工作原理,以及推导了著名的LMS( Least mean squares )算法。以一个例子演示了自适应滤波器的滤波效果。实验结果表明,该滤波器滤波效果较好。 关键词:自适应滤波器 MATLAB7.0 LMS 算法 Simulate of adaptive filter based on MATLAB7.0 Abstract: This article described the working principle of adaptive filter and deduced the well-known LMS algorithm. Take an example to demonstrate the adaptive filters filtering effects. The results show that the filter has an effective way to filter single. Key words: LMS algorithm Adaptive Filter Matlab7.0 1引言 由 Widrow B 等提出的自适应滤波理论,是在维纳滤波、卡尔曼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,从而广泛应用于通信、系统辨识、回波消除、自适应谱线增强、自适应信道均衡、语音线性预测和自适应天线阵等诸多领域[1]。自适应滤波器最大的优点在于不需要知道信号和噪声的统计特性的先验知识就可以实现信号的最佳滤波处理。本文通过一个具体例子和结果论证了自适应滤波器的滤波效果。 2自适应滤波原理及 LMS算法 2.1 自适应滤波原理 图 1 自适应滤波原理图 在自适应滤波器中,参数可调的数字滤波器一般为 FIR 数字滤波器, IIR 数字滤波器或格型数字滤波器。自适应滤波分 2 个过程。第一,输入信号想 x(n) 通过参数可调的数字滤波器后得输出信号 y(n) ,y(n) 与参考信号 d(n) 进行比较得误差信号 e(n) ;第二,通过一种自适应算法和 x(n) 和 e(n) 的值来调节参数可调的数字滤波器的参数,即加权系

自适应滤波算法理解与应用

自适应滤波算法理解与应用 什么是自适应滤波器自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的算法。价值函数是滤波器最佳性能的判断准则,比如减小输入信号中的噪声成分的能力。 随着数字信号处理器性能的增强,自适应滤波器的应用越来越常见,时至今日它们已经广泛地用于手机以及其它通信设备、数码录像机和数码照相机以及医疗监测设备中。 下面图示的框图是最小均方滤波器(LMS)和递归最小平方(en:Recursive least squares filter,RLS,即我们平时说的最小二乘法)这些特殊自适应滤波器实现的基础。框图的理论基础是可变滤波器能够得到所要信号的估计。 自适应滤波器有4种基本应用类型:1)系统辨识:这时参考信号就是未知系统的输出,当误差最小时,此时自适应滤波器就与未知系统具有相近的特性,自适应滤波器用来提供一个在某种意义上能够最好拟合未知装置的线性模型 2)逆模型:在这类应用中,自适应滤波器的作用是提供一个逆模型,该模型可在某种意义上最好拟合未知噪声装置。理想地,在线性系统的情况下,该逆模型具有等于未知装置转移函数倒数的转移函数,使得二者的组合构成一个理想的传输媒介。该系统输入的延迟构成自适应滤波器的期望响应。在某些应用中,该系统输入不加延迟地用做期望响应。3)预测:在这类应用中,自适应滤波器的作用是对随机信号的当前值提供某种意义上的一个最好预测。于是,信号的当前值用作自适应滤波器的期望响应。信号的过去值加到滤

自适应滤波器的设计与实现毕业论文

自适应滤波器的设计与实现毕业论文 目录 第一章前言 (1) 1.1 自适应滤波器简介 (1) 1.2 选题背景及研究意义 (1) 1.3 国外研究发展现状 (2) 第二章自适应滤波器的基础理论 (4) 2.1 滤波器概述 (4) 2.1.1 滤波器简介 (4) 2.1.2 滤波器分类 (4) 2.1.3 数字滤波器概述 (4) 2.2 自适应滤波器基本理论 (7) 2.3 自适应滤波器的结构 (9) 第三章自适应滤波器递归最小二乘算法 (11) 3.1 递归最小二乘算法 (11) 3.1.1 递归最小二乘算法简介 (11) 3.1.2 正则方程 (11) 3.1.3 加权因子和正则化 (16) 3.1.4 递归计算 (18) 3.2递归最小二乘(RLS)算法的性能分析 (22) 第四章基于MATLAB自适应滤波器仿真 (23) 4.1 正弦波去噪实验 (23) 4.2 滤波器正则化参数的确定 (28) 4.2.1 高信噪比 (28) 4.2.2 低信噪比 (31) 4.2.3 结论 (33) 4.3 输入信号不同对滤波效果的影响 (33)

4.3.1 输入信号为周期信号 (33) 4.3.2 输入信号为非周期信号 (38) 第五章结论与展望 (44) 5.1 结论 (44) 5.2 对进一步研究的展望 (44) 参考文献 (45) 致谢 (46) 附录 (46) 声明 (58)

第一章前言 1.1自适应滤波器简介 自适应滤波器属于现代滤波的畴,它是40年代发展起来的自适应信号处理领域的一个重要应用,自适应信号处理主要是研究结构可变或可调整的系统,可以通过自身与外界的接触来改善自身对信号处理的性能,通常这类系统是时变的非线性系统,可以自动适应信号传输的环境和要求,无须详细的知道信号的结构和实际知识,无须精确设计处理系统本身。 自适应系统的非线性特性主要是由系统对不同的信号环境实现自身参数的调整来确定的。自适应系统的时变特性主要是由其自适应响应或自适应学习过程来确定的,当自适应过程结束和系统不再进行时,有一类自适应系统可成为线性系统,并称为线性自适应系统,因为这类系统便于设计且易于数学处理,所以实际应用广泛。本文研究的自适应滤波器就是这类滤波器。 自适应滤波器是相对固定滤波器而言的,固定滤波器属于经典滤波器,它滤波的频率是固定的,自适应滤波器的频率则是自动适应输入信号而变化的,所以其适用围更广。在没有任何信号和噪声的先验知识的条件下,自适应滤波器利用前一时刻已获得的滤波器参数来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机变化的统计特性,从而实现最优滤波。1.2选题背景及研究意义 伴随着移动通信事业的飞速发展,自适应滤波技术应用的围也日益扩大。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,卡尔曼滤波器已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

卡尔曼滤波的基本原理及应用

卡尔曼滤波的基本原理及应用卡尔曼滤波在信号处理与系统控制领域应用广泛,目前,正越来越广泛地应用于计算机应用的各个领域。为了更好地理解卡尔曼滤波的原理与进行滤波算法的设计工作,主要从两方面对卡尔曼滤波进行阐述:基本卡尔曼滤波系统模型、滤波模型的建立以及非线性卡尔曼滤波的线性化。最后,对卡尔曼滤波的应用做了简单介绍。 卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法,其基本思想是:以最小均方误差为最佳估计准则,采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计,求出当前时刻的估计值,算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。 最初的卡尔曼滤波算法被称为基本卡尔曼滤波算法,适用于解决随机线性离散系统的状态或参数估计问题。卡尔曼滤波器包括两个主要过程:预估与校正。预估过程主要是利用时间更新方程建立对当前状态的先验估计,及时向前推算当前状态变量和误差协方差估计的值,以便为下一个时间状态构造先验估计值;校正过程负责反馈,利用测量更新方程在预估过程的先验估计值及当前测量变量的基础上建立起对当前状态的改进的后验估计。这样的一个过程,我们称之为预估-校正过程,对应的这种估计算法称为预估-校正算法。以下给出离散卡尔曼滤波的时间更新方程和状态更新方程。 时间更新方程: 状态更新方程: 在上面式中,各量说明如下: A:作用在X k-1上的n×n 状态变换矩阵 B:作用在控制向量U k-1上的n×1 输入控制矩阵 H:m×n 观测模型矩阵,它把真实状态空间映射成观测空间 P k-:为n×n 先验估计误差协方差矩阵 P k:为n×n 后验估计误差协方差矩阵 Q:n×n 过程噪声协方差矩阵 R:m×m 过程噪声协方差矩阵 I:n×n 阶单位矩阵K k:n×m 阶矩阵,称为卡尔曼增益或混合因数 随着卡尔曼滤波理论的发展,一些实用卡尔曼滤波技术被提出来,如自适应滤波,次优滤波以及滤波发散抑制技术等逐渐得到广泛应用。其它的滤波理论也迅速发展,如线性离散系统的分解滤波(信息平方根滤波,序列平方根滤波,UD 分解滤波),鲁棒滤波(H∞波)。 非线性样条自适应滤波:这是一类新的非线性自适应滤波器,它由一个线性组合器后跟挠性无记忆功能的。涉及的自适应处理的非线性函数是基于可在学习

自适应滤波器的设计(终极版)

目录 摘要…………………..………………………………………………………..….............I 第1章绪论....................................................................................................................错误!未定义书签。 1.1引言……………………………………………...…..…………...……………...错误!未定义书签。 1.2课题研究意义和目的 (1) 1.3国内外研究发展状况 (2) 1.4本文研究思路与主要工作 (4) 第2章自适应滤波器理论基础 (5) 2.1自适应滤波器简介 (5) 2.2自适应滤波器的原理 (5) 2.3自适应滤波算法 (7) 2.4TMS320VC5402的简介 (8) 第3章总体方案设计 (10) 3.1无限冲激响应(IIR)滤波器 (10) 3.2有限冲激响应(FIR)滤波器 (11) 3.3电路设计 (11) 4基于软件设计及仿真 (17) 4.3 DSP的理论基础 (17) 4.4自适应滤波算法的DSP实现 (18) 5总结 (21) 参考文献 (22) 致谢 (23) 附录自适应滤波源代码 (24)

第1章绪论 1.1引言 随着微电子技术和计算机技术的迅速发展,具备了实现自适应滤波器技术的各种软硬件条件,有关自适应滤波器的新算法、新理论和新的实施方法不断涌现,对自适应滤波的稳定性、收敛速度和跟踪特性的研究也不断深入,这一切使该技术越来越成熟,并且在系统辨识、通信均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、系统模拟语音信号处理、生物医学电子等方面都获得了广泛应用口。自适应滤波器实现的复杂性通常用它所需的乘法次数和阶数来衡量,而DSP强大的数据吞吐量和数据处理能力使得自适应滤波器的实现更容易。目前绝大多数的自适应滤波器应用是基于最新发展的DSP 来设计的. 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。从总的来说滤波可分为经典滤波和现代滤波。经典滤波要求已知信号和噪声的统计特性,如维纳滤波和卡尔曼滤波。现代滤波则不要求己知信号和噪声的统计特性,如自适应滤波。自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果,自动地调节现时刻的滤波参数,从而达到最优化滤波。自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力,适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。自适应滤波一般包括3个模块:滤波结构、性能判据和自适应算法。其中,自适应滤波算法一直是人们的研究热点,包括线性自适应算法和非线性自适应算法,非线性自适应算法具有更强的信号处理能力,但计算比较复杂,实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。线性自适应滤波算法的种类很多,有LMS自适应滤波算法、R路自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等。 1.2课题研究意义和目的 自适应滤波理论与技术是现代信号处理技术的重要组成部分,对复杂信号的处理具有独特的功能,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。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

自适应滤波器 word

1自适应滤波器简介 最早人们根据生物能以各种有效的方式适应生存环境从而使生命力变强的特性引伸出自适应这个概念。自适应滤波器属于现代滤波器的范畴,它是40年代发展起来的自适应信号处理领域的一个重要应用。60年代,美国B.Windrow和Hoff首先提出了主要应用于随机信号处理的自适应滤波器算法,从而奠定自适应滤波器的发展。所谓自适应滤波器,即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,以适应信号与噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。 自适应信号处理主要是研究结构可变或可调整的系统,它可以通过自身与外界环境的接触来改善自身对信号处理的性能。通常这类系统是时变的非线性系统,可以自动适应信号传输的环境和要求,无须详细知道信号的结构和实际知识,无须精确设计处理系统本身。自适应系统的非线性特性主要是由系统对不同的信号环境实现自身参数的调整来确定的。自适应系统的时变特性主要是由其自适应响应或自适应学习过程来确定的,当自适应过程结束和系统不再进行时,有一类自适应系统可成为线性系统,并称为线性自适应系统,因为这类系统便于设计且易于数学处理,所以实际应用广泛。本文研究的自适应滤波器就是这类滤波器。自适应信号处理的应用领域包括通信、雷达、声纳、地震学、导航系统、生物医学和工业控制等。自适应滤波器是相对固定滤波器而言的,固定滤波器属于经典滤波器,它滤波的频率是固定的,自适应滤波器滤波的频率则是自动适应输入信号而变化的,所以其适用范围更广。在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下,自适应滤波器利用前一时刻已获得的滤波器参数来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机变化的统计特性,从而实现最优滤波。 自适应滤波器出现以后,发展很快。由于设计简单、性能最佳,自适应滤波器是目前数字滤波器领域是活跃的分支,也是数字滤波器研究的热点。主要自适应滤波器有:递推最小二乘(RLS)滤波器、最小均方差(LMS)滤波器、格型滤波器、无限冲激响应(IIR)滤波器。其中RLS滤波器具有稳定的自适应行为而且算法简单,收敛性能良好。 实际情况中,由于信号和噪声的统计特性常常未知或无法获知,这就为自适应滤波器提供广阔的应用空间、系统辨识、噪声对消、自适应谱线增强、通信信道的自适应均衡、线性预测、自适应天线阵列等是自适应滤波器的主要应用领域。 2自适应滤波器设计原理 自适应滤波器是以最小均方误差为准则,由自适应算法通过调整滤波器系数,以达到最优滤波的时变最佳滤波器. 设计自适应滤波器时,可以不必预先知道信号与噪声的自相关函数,在滤波过程中,即使噪声与信号的自相关函数随时间缓慢变化,滤波器也能自动适应,自动调节到满足均方误差最小的要求。自适应滤波器主要由参数可调的数字滤波器和调整滤波器系数的自适应算法两部分构成自适应滤波器的一般结构如图1所示。参数可调数字滤波器可以是FIR滤波器或IIR数字滤波器,也可以是格形滤波器。 图1中d(n)为期望响应,x(n)为自适应滤波器的输入,y(n)为自适应滤波器的输出,e(n)为估计误差,e(n)=d(n)-y(n),前置级完成跟踪信号的选择,确定是信号还是噪声;后置级根据前置级的不同选择对数字滤波器输出作不同的处理,以得到信号输出。自适应滤波器的滤波器系数受误差信号e(n)控制,e(n)通过某种自适应算法对l滤波器参数进行调整,最终使e(n)的均方值最小。因此,实际上,自适应滤波器是一种能够自动调整本身参数的特殊维纳滤波器,在设计时不需要实现知道关于输入信号和噪声的统计特性的知识,它能够在自己的工作过程中逐渐“了解”或估计出所需的统计特性,并以此为依据自动调整自己的参数,以达到最佳滤波效果。一旦输入信号的统计特性发生变化,它又能够跟踪这种变化,自动调整

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