现代信号处理论文
现代信号处理技术在通信系统中的应用
现代信号处理技术在通信系统中的应用随着科技的不断发展，现代信号处理技术越来越广泛地应用于各个领域，尤其是在通信系统中。
本文将讨论现代信号处理技术在通信系统中的应用，并探讨其对通信系统性能的提升。
通信系统是一个由发送器、信道和接收器组成的系统，用于传输信息。
传统的通信系统主要依赖于模拟信号处理技术，但随着数字技术的发展，现代通信系统越来越多地采用数字信号处理技术来实现更高质量和更可靠的通信。
一种常见的现代信号处理技术是数字调制，它用于将数字数据转换为模拟信号以便在信道中传输。
传统的调制技术包括调幅调制（AM）、调频调制（FM）和相位调制（PM），而数字调制技术则可以实现更高的数据传输速率和更低的误码率。
例如，QAM（Quadrature Amplitude Modulation）是一种常用的数字调制技术，它可以将多个比特位转换为一个复杂的调制符号，从而实现更高的数据速率。
除了数字调制，现代信号处理技术还广泛应用于信道编码和解码。
信道编码是一种通过在发送端对数据进行冗余编码来减少信道噪声对通信质量的影响的技术。
常用的信道编码技术包括前向纠错编码（FEC）和卷积编码（CC）。
随着纠错编码技术的不断改进，通信系统可以实现更高的误码率容限，从而提供更可靠的通信。
另一个重要的应用是多址技术。
多址技术允许在同一频率和时间资源上同时发送多个用户的信号，从而提高系统的频谱效率。
CDMA（Code Division Multiple Access）是一种常见的多址技术，它通过给每个用户分配唯一的码片序列来实现用户之间的区分。
CDMA技术广泛应用于3G和4G无线通信系统中，使得多个用户可以同时进行通信而不会互相干扰。
另外，现代信号处理技术还可以应用于自适应均衡和降噪。
自适应均衡技术可以通过对接收信号进行处理，抵消信道失真和干扰，从而实现更高的信号质量。
降噪技术可以通过对接收信号进行滤波和抑制来减少信号中的噪声。
这些技术的应用可以极大地提高通信系统的性能，使得用户可以在复杂的信道环境中获得更好的通信效果。
现代数字信号处理论文
课程论文现代数字信号处理题目：数字水印算法的简单实现学院（系）：信息工程学院专业班级：学生姓名：指导教师：刘泉2013年 1月 18日目录摘要 (I)Abstract ................................................................................................................................................................ I I 1绪论. (1)2数字水印技术 (2)2.1数字水印技术简介及其分类 (2)2.2数字水印技术的原理 (2)2.3数字水印的主要特征 (3)3数字水印的算法及其MA TLAB实现 (5)3.1数字水印的常见算法 (5)3.2数字水印算法的MA TLAB实现 (6)3.2.1 LSB算法 (6)3.2.2 空域法算法 (7)4结论 (9)参考文献 (10)摘要随着信息时代的到来，特别是Internet的普及，信息的安全保护问题日益突出。
当前的信息安全技术基本上都以密码学理论为基础，无论是采用传统的密钥系统还是公钥系统，其保护方式都是控制文件的存取，即将文件加密成密文，使非法用户不能解读。
但随着计算机处理能力的快速提高，这种通过不断增加密钥长度来提高系统密级的方法变得越来越不安全。
数字水印技术是近些年提出的一种信息隐藏技术，该技术为多媒体信息的版权保护提供了一种新的方法。
本文首先介绍了数字水印技术的原理、特点及分类，然后比较详细论述了基于最低有效位的数字水印技术和空语法的实现过程。
通过实验给出了嵌入水印后的图像的效果，最后利用MATLAB7. 0对这两种算法进行了仿真。
关键词：数字水印，信息隐藏，MATLAB，信息安全AbstractWith the advent of the information age, especially the popularization of Internet, the information security protection has become an increasingly important issue. The current information security technology basically to cryptography theory as the foundation, whether the traditional public key system or system, its protection way is to control access to the file, the file encryption into cryptograph, make illegal users can't read. But along with the computer processing capacity increased rapidly, this through the increased key length to improve system security method becomes more and more unsafe.Digital watermarking technology is put forward in recent years which is a kind of information hiding technology, this technology for multimedia information copyright protection provides with a new method. This paper introduces digital watermark technology principle for the first time, characteristics and classification, then compared in detail based on the least significant bit of the digital watermarking technology and the realization process of empty grammar. Through the experiment are given after the watermark image effect, finally use MATLAB7. 0 to the two algorithm simulation.Keywords：information hiding，watermark，MATLAB，information security1绪论随着计算机的普及、网络技术的发展、媒体信息的数字化,音乐、图像、视频等多媒体信息的传播变得越来越方便,但同时也给版权侵犯行为带来了可乘之机。
现代数字信号处理及其应用论文——KL变换的应用
Karhunen-Loeve 变换的应用摘要：本文对Karhunen-Loeve 变换的原理进行了说明，重点分析了K-L 变换的性质，结合K-L 变换的性质，对K-L 变换的具体应用进行了展示。
利用K-L 变换在人脸识别、遥感图像特征提取、地震波噪声抑制、数字图像压缩、语音信号增强中的具体利用，深入总结了K-L 变换在模式识别、噪声抑制和数据压缩领域的重要性。
关键字： Karhunen-Loeve 变换 K-L 变换 K-L 展开1、 Karhunen-Loeve 变换定义1.1Karhunen-Loeve 变换的提出在模式识别和图像处理等现实问题中，需要解决的一个主要的问题就是降维，通常我们选择的特征彼此相关，而在识别这些特征时，数据量大且效率低下。
如果我们能减少特征的数量，即减少特征空间的维数，那么我们将以更少的存储和计算复杂度获得更好的准确性。
于是我们需要一种合理的综合性方法，使得原本相关的特征转化为彼此不相关，并在特征量的个数减少的同时，尽量不损失或者稍损失原特征中所包含的信息。
Karhunen-Loeve 变换也常称为主成分变换(PCA)或霍特林变换，就可以简化大维数的数据集合，而且它的协方差矩阵除对角线以外的元素都是零，消除了数据之间的相关性。
所以可以用于信息压缩、图像处理、模式识别等应用中。
Karhunen-Loeve 变换，是以矢量信号X 的协方差矩阵Ф的归一化正交特征矢量q 所构成的正交矩阵Q ，来对该矢量信号X 做正交变换Y=QX ，则称此变换为K-L 变换（K-LT 或KLT ），K-LT 是Karhuner-Loeve Transform 的简称，有的文献资料也写作KLT 。
可见，要实现KLT ，首先要从信号求出其协方差矩阵Ф，再由Ф求出正交矩阵Q 。
Ф的求法与自相关矩阵求法类似。
1.2Karhunen-Loeve 展开及其性质设零均值平稳随机过程u(n)构成的M 维随机向量为u(n),相应的相关矩阵为R ，则向量u(n)可以表示为R 的归一化特征向量M 21q ,q ,q 的线性组合，即iMi i q c n u ∑==1)(，此式称为u(n)的Karhunen-Loeve 展开式，展开式的系数i c 是由内积 )(c i n u q Hi =M ,1,2,i =定义的随机变量，且有{}0E =i c ，{}⎩⎨⎧≠==l i li c c i li ,0,E *λ。
现代信号处理技术及应用
现代信号处理技术及应用现代信号处理技术是一种将信号转换成数字或者数学表达式进行分析或处理的技术。
随着科技的快速发展，现代信号处理技术逐渐成为了实现各种数码设备的基础技术之一，被广泛应用于通信、图像处理、音频处理、控制系统等众多领域。
本文将以通信领域为例，探讨现代信号处理技术的应用。
通信领域是现代信号处理技术的重要应用领域之一。
在无线通信系统中，数字信号处理技术广泛应用于解决各种信道干扰、损耗、多径传输和时延等问题。
数字信号处理技术可以通过数字滤波、自适应滤波、同步识别和信号解调等技术手段对数字信号进行预处理和后处理，从而提高通信系统的效率和质量。
其中，数字滤波是现代通信领域应用较广泛的技术之一。
数字滤波技术通过对信号进行数字处理，可以实现无源电路滤波器所实现的频率选择性。
数字滤波器是通过离散时间输入信号的加权和输出的加权和所组成的有限脉冲响应系统。
数字滤波器可以采用各种算法，在不同领域实现不同的设计要求，比如低通、高通、带通、带阻滤波等。
数字滤波技术在通信系统中的应用，主要是利用数字滤波的频率选择性和基带信号的特征，实现提高系统通信带宽和信噪比的效果。
在数字信号处理技术的应用中，自适应滤波是一种应用较广泛的技术。
自适应滤波的基本原理是根据输入信号的特征，在每个时刻自动调整滤波器的权系数。
自适应滤波器可以实现对信号干扰的自适应消除，使得系统的抗干扰能力更强，信号质量更高。
自适应滤波技术在无线通信应用中，主要用于消除多径干扰。
在数字信号处理技术的应用中，同步识别技术是提高通信系统可靠性和效率的重要手段之一。
同步识别技术主要用于将接收到的信号和参考信号进行对齐和同步，避免因为时钟偏差和信息传输延迟而引起的信号误差。
同步识别技术在通信系统中的应用，主要涉及到载波恢复、时序恢复和帧同步等识别问题。
同步识别技术的应用，对于提高通信系统的速率、效率和稳定性，具有十分重要的作用。
在数字信号处理技术的应用中，信号解调是数字通信中的一项重要任务。
数字信号处理技术论文
数字信号处理技术论文数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。
下面是店铺整理的数字信号处理技术论文，希望你能从中得到感悟!数字信号处理技术论文篇一语音数字信号处理技术【摘要】数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。
DSP通常指的是执行这些功能的芯片或处理器。
它们可能也用于处理此信息然后将它作为模拟信息输出。
本文利用这些方法结合起来，同时利用MATLAB工具对语音信号进行了分析，解决实际工程技术问题的能力。
【关键词】数字信号处理;音频信号;信号分析;滤波处理中图分类号：TN911.72 文献标志码：A 文章编号：1673-8500(2013)12-0034-01处在一个高速发展，日新月异的社会中，科学技术无疑扮演着重要的角色。
众所周知，语音信号的处理分析已变得非常流行，基于语音处理分析技术的产品也开始流入市场，充满人们的生活。
一、语音信号分析对语音信号分析可以从时域分析和频谱分析两个方面来进行。
语音的时域分析包括：短时能量、短时过零率、语音端点检测以及时域方法求基音等。
语音的时域分析还包括语谱图、共振峰等。
短时能量分析作为语音信号时域中最基本的方法，应用相当广泛，特别是在语音信号端点检测方面。
由于在语音信号端点检测方面这两种方法通常是独立使用的，在端点检测的时候很容易漏掉的重要信息，短时能量是对语音信号强度的度量参数。
对语音信号进行fourier变换后，我们可以得到对应信号的频谱进而画出其频谱图，于是我们就可以很方便地在频域上对语音信号进行分析，对语音信号进行反fourier变换后，我们又可以得到相应的语音信号，于是通过对频谱的改变，在进行反fourier变换，我们就能知道频域对时域的影响。
二、语音信号的频谱分析当我们知道人的声音频谱范围大致在[300，3500]左右后，我们就能马上说明为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率了。
由乃奎斯特采样定理我们知道采样频率，即只需使采样频率大于7KHz 即可，所以电话对语音信号的采样频率采用8KHz是完全合理的。
现代信号处理论文
AR 模型的功率谱估计BURG 算法的分析与仿真一．引言现代谱估计法主要以随机过程的参数模型为基础，也可以称其为参数模型方法或简称模型方法。
现代谱估计技术的研究和应用主要起始于20世纪60年代，在分辨率的可靠性和滤波性能方面有较大进步。
目前，现代谱估计研究侧重于一维谱分析，其他如多维谱估计、多通道谱估计、高阶谱估计等的研究正在兴起，特别是双谱和三谱估计的研究受到重视，人们希望这些新方法能在提取信息、估计相位和描述非线性等方面获得更多的应用。
现代谱估计从方法上大致可分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计两种。
基于参数建摸的功率谱估计是现代功率谱估计的重要内容，其目的就是为了改善功率谱估计的频率分辨率，它主要包括AR 模型、MA 模型、ARMA 模型，其中基于AR 模型的功率谱估计是现代功率谱估计中最常用的一种方法，这是因为AR 模型参数的精确估计可以通过解一组线性方程求得，而对于MA 和ARMA 模型功率谱估计来说，其参数的精确估计需要解一组高阶的非线性方程。
在利用AR 模型进行功率谱估计时，必须计算出AR 模型的参数和激励白噪声序列的方差。
这些参数的提取算法主要包括自相关法、Burg 算法、协方差法、 改进的协方差法，以及最大似然估计法。
本章主要针对采用AR 模型的两种方法：Levinson-Durbin 递推算法、Burg 递推算法。
实际中，数字信号的功率谱只能用所得的有限次记录的有限长数据来予以估计，这就产生了功率谱估计这一研究领域。
功率谱的估计大致可分为经典功率谱估计和现代功率谱估计，针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好等问题提出了现代谱估计，AR 模型谱估计就是现代谱估计常用的方法之一。
信号的频谱分析是研究信号特性的重要手段之一，通常是求其功率谱来进行频谱分析。
功率谱反映了随机信号各频率成份功率能量的分布情况，可以揭示信号中隐含的周期性及靠得很近的谱峰等有用信息，在许多领域都发挥了重要作用。
现代信号处理论文(1)
AR 模型的功率谱估计BURG 算法的分析与仿真钱平（信号与信息处理 S101904010）一．引言现代谱估计法主要以随机过程的参数模型为基础，也可以称其为参数模型方法或简称模型方法。
现代谱估计技术的研究和应用主要起始于20世纪60年代，在分辨率的可靠性和滤波性能方面有较大进步。
目前，现代谱估计研究侧重于一维谱分析，其他如多维谱估计、多通道谱估计、高阶谱估计等的研究正在兴起，特别是双谱和三谱估计的研究受到重视，人们希望这些新方法能在提取信息、估计相位和描述非线性等方面获得更多的应用。
现代谱估计从方法上大致可分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计两种。
基于参数建摸的功率谱估计是现代功率谱估计的重要内容，其目的就是为了改善功率谱估计的频率分辨率，它主要包括AR 模型、MA 模型、ARMA 模型，其中基于AR 模型的功率谱估计是现代功率谱估计中最常用的一种方法，这是因为AR 模型参数的精确估计可以通过解一组线性方程求得，而对于MA 和ARMA 模型功率谱估计来说，其参数的精确估计需要解一组高阶的非线性方程。
在利用AR 模型进行功率谱估计时，必须计算出AR 模型的参数和激励白噪声序列的方差。
这些参数的提取算法主要包括自相关法、Burg 算法、协方差法、 改进的协方差法，以及最大似然估计法。
本章主要针对采用AR 模型的两种方法：Levinson-Durbin 递推算法、Burg 递推算法。
实际中，数字信号的功率谱只能用所得的有限次记录的有限长数据来予以估计，这就产生了功率谱估计这一研究领域。
功率谱的估计大致可分为经典功率谱估计和现代功率谱估计，针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好等问题提出了现代谱估计，AR 模型谱估计就是现代谱估计常用的方法之一。
信号的频谱分析是研究信号特性的重要手段之一，通常是求其功率谱来进行频谱分析。
功率谱反映了随机信号各频率成份功率能量的分布情况，可以揭示信号中隐含的周期性及靠得很近的谱峰等有用信息，在许多领域都发挥了重要作用。
现代信号处理
时频分析摘要:随着信息传递速度的提高,信号处理技术要求也在不断提高。
从信号频域可以观测信号特点,但是对于自然中的非平稳信号,仅仅频域观测不能反映信号频率在时间轴上的变化,由此提出了时频分析技术,可以产生时间与频率的联合函数,方便观测信号频率在时间轴上的变化。
在现有的时频分析技术中较为常见的算法有短时傅里叶变换、WVD、线性调频小波等。
本文介绍了以上几种常见的算法和时频分析的相关应用。
关键词:信号处理非平稳信号时频分析一．整体概况在传统的信号处理领域，基于 Fourier 变换的信号频域表示及其能量的频域分布揭示了信号在频域的特征，它们在传统的信号分析与处理的发展史上发挥了极其重要的作用。
但是，Fourier 变换是一种整体变换，即对信号的表征要么完全在时域，要么完全在频域，作为频域表示的功率谱并不能告诉我们其中某种频率分量出现在什么时候及其变化情况。
然而，在许多实际应用场合，信号是非平稳的，其统计量（如相关函数、功率谱等）是时变函数。
这时，只了解信号在时域或频域的全局特性是远远不够的，最希望得到的乃是信号频谱随时间变化的情况。
为此，需要使用时间和频率的联合函数来表示信号，这种表示简称为信号的时频表示。
时频分析的主要研究对象是非平稳信号或时变信号，主要的任务是描述信号的频谱含量是怎样随时间变化的。
时频分析是当今信号处理领域的一个主要研究热点，它的研究始于20世纪40年代，为了得到信号的时变频谱特性，许多学者提出了各种形式的时频分布函数，从短时傅立叶变换到 Cohen 类，各类分布多达几十种。
如今时频分析已经得到了许多有价值的成果，这些成果已在工程、物理、天文学、化学、地球物理学、生物学、医学和数学等领域得到了广泛应用。
时频分析在信号处理领域显示出了巨大的潜力，吸引着越来越多的人去研究并利用它。
1.1基本思想时频分布让我们能够同时观察一个讯号在时域和频域上的相关资讯，而时频分析就是在分析时频分布。
传统上，我们常用傅里叶变换来观察一个讯号的频谱。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
递归最小二乘法（RLS）自适应滤波算法摘要所谓自适应，从通俗意义上讲，就是这种滤波器能够根据输入信号统计特性的变化自动调整其结构参数，以满足某种最佳准则的要求.自适应滤波器所采用的最佳准则由最小均方误差准则、最小二乘准则、最大信噪比准则和统计监测准则等。
自适应滤波理论和技术是统计信号处理和非平稳随机信号处理的主要内容,它可以在无需先验知识的条件下,通过自学习适应或跟踪外部环境的非平稳随机变化,并最终逼近维纳滤波和卡尔曼滤波的最佳滤波性能。
因而，自适应滤波不但可以用来检测确定性信号，而且可以检测平稳的或非平稳的随机信号。
自适应技术应用包括自适应谱线检测增强与谱估计方法、自适应噪声抵消技术、自适应均衡技术、只适用阵列处理与波束形成以及自适应神经网络信号处理等内容。
关键词：递归最小二乘法；自适应滤波；滤波器设计；自适应算法；1 引言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,自动地调节当前时刻的滤波参数，从而达到最优化滤波。
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.自适应滤波器主要包括滤波器的结构和自适应算法两部分，这两部分不同的变化与组合,可以导出许多不同形式的自适应滤波器.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。
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。
2 主要算法和程序RLS算法是最小二乘算法的一类快速算法,观察一个平稳输入信号输入的自适应系数在一点时间内输出误差信号的平均功率(时间平均），将该平均功率是否为最小作为测量自适应系统是否最佳的准则。
它包括时间递归最小二乘法（TRLS）与阶数递归最小二乘法（ORLS）两大类。
TRLS主要应用于动态系统辨识和在线估计，因此在这里我们采用时间递归的最小二乘法TRLS.通常来说,RLS 自适应算法具有快速收敛性,它不像LMS 类自适应算法的收敛性对输入信号线管矩阵参数很灵敏，这是低的鲁棒性和较高计算复杂度来得到的。
为了提高RLS 自适应算法的鲁棒性，目前最新成果是利用QR 分解法.QR 分解算法由于采用了正交三角化过程，大大提高了自适应算法滤波数值的稳定性，而且具有良好的收敛性和跟踪特性。
在数学上实现正交三角化过程的技术有Gram-Schmidt 正交化算法与Givens 旋转方法.以下是利用RLS 算法的实现过程。
与一般的最小二乘方法不同,这里考虑一种指数加权的最小二乘方法。
使用指数加权的误差平方和作为代价函数，即有)()(2n n J ni i n →=-∑=ελ估计误差定义为：)()()()(i x n w i d i e T→→-=加权误差平方和的完整表达式为：)()()()(2i x n w i d n J Tni i n →→=--∑=λ根据定义，易得到递推估计公式：)()()1()(n x n x n R n R T→→→→+-=λ)()()1()(n d n x n r n r →→→+-=λ利用矩阵的求逆公式，可得到逆矩阵的递推公式⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+----=→→→→→→→→→→→→→)1()()()1(1)()1()()1()()()1()1(1)(n P n x n k n P n x n P n x n P n x n x n P n P n P TT Tλλλ进一步化简后得)()()1()1()()()()()1()(n e n k n w n w n x n k n k n d n w n w T→→→→→→→→+-=--+-=综上所述，可得到RLS 直接算法： 步骤1:初始化：IP w δ1)0(0)0(-→→→==，步骤2:更新： n=1,2，…..)()1()()(n x n w n d n e T→→--=)()1()()()1()(n x n P n x n x n P n k T→→→→→→-+-=λ⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=→→→→→)1()()()1(1)(n P n x n k n P n P Tλ)()()1()(n e n k n w n w →→→+-=其中δ为一个很小的值。
δ的值越小,相关矩阵初始值在的计算中所占比重越小，若取值过大，就会严重影响RLS 算法的收敛速度及收敛结果，这一点是在应用RLS 算法时必须注意的。
以下是RLS 自适应滤波器设计实现过程. 1。
生成正弦波载波原始信号是一个正弦波波信号，其波形如图1所示，其实现的代码如下。
signal = sin （2 * pi * 0。
055 * (0 : 1000 — 1）’）; figure(1）；plot （0 ： 199, signal(1 : 200）， 'LineWidth',2）； set(gca, 'FontSize ’, 30)； grid;axis([0 200 —2 2］)；title('\fontsize{30}正弦波载波’);图 12.背景噪声模型背景噪声是白噪声，如图2所示。
其实现的代码如下。
nvar = 1.0； %噪声方差noise = randn(1000,1）＊ nvar; ％白噪声figure（2）；plot（0:999， noise，’LineWidth',2）；set（gca, ’FontSize', 30)；title('\fontsize｛30｝背景噪声’);grid；axis([0 1000 —4 4])；图 23。
输入自适应滤波器的信号与噪声输入的噪声是由正弦波信号与白噪声叠加后的结果,其波形如图3所示。
其实现的代码如下。
nfilt = fir1(31, 0。
5）；％31阶低通滤波器fnoise = filter(nfilt， 1， noise）; %对噪声滤波d = signal + fnoise；figure(3）；plot(0 ： 199，d(1 : 200）, 'LineWidth'，2）;set（gca, ’FontSize'， 30）；grid;axis(［0 200 -4 4］);title(’\fontsize{30｝输入自适应的信号与噪声'）;输入自适应的信号与噪声图 34。
频率响应以下是RTL滤波算法的实现过程，其代码如下，其频率响应的波形如图4所示。
M = 32;lam = 1;delta = 0。
1;w0 = zeros(M, 1）；P0 = (1/delta）＊ eye(M， M)；Zi = zeros(M - 1， 1)；%将RLS滤波器重复1000次，画出滤波器的频率响应以及预期的频率响应Hadapt = adaptfilt.rls(M, lam, P0, w0, Zi）;Hadapt。
PersistentMemory = true；［y， e］ = filter（Hadapt， noise, d)；H = abs（freqz（Hadapt， 1, 64)）;H1 = abs(freqz（nfilt， 1， 64）);wf = linspace（0, 1, 64)；figure(4）；plot（wf， H， wf， H1，’LineWidth'，2）；set(gca，’FontSize', 30）；xlabel（’\fontsize｛30}频率（\times\pi rad /sample）'）；ylabel （'\fontsize{30}幅度'）;legend （’\fontsize ｛30｝自适应频率响应'，'\fontsize ｛30｝预期滤波器响应')； grid ；axis([0 1 0 2]）；频率( rad /sample)幅度图 45。
原始信号和信号误差经过滤波后的波形如图5所示，可见其已接近原始信号波形。
以下是实现的代码.figure （5)；plot(0 ： 499，signal （1 : 500）， '—-’， 0 : 499, e(1 :500），'LineWidth ’,2）;set （gca, 'FontSize ’, 30); grid;axis （[0 500 -4 4]）；title （’\fontsize ｛30}原始信号和信号误差'）;legend （’\fontsize{30｝原始信号’, ’\fontsize{30｝信号误差’)；原始信号和信号误差图 53 结束语LMS(最小均方）算法是一种有效而简便的方法,其优点是结构简单，算法复杂度低，易于实现，稳定性高。
然而，这种方法对快速变化的信号并不适合，因为它的收敛速度很慢。
RLS（递推最小二乘）算法是另一种基于最小二乘准则的精确方法，它具有快速收敛和稳定的回波抵消特性,因而被广泛地应用于实时系统识别和快速启动的信道均衡等领域。
本次设计大体上实现了RLS(递推最小二乘)的实现,通过这次设计，加深了我对现代信号处理这门课程的学习，同时对RLS的设计有了跟深入的了解。
RLS算法在导航的PVT解算中运用很大，学习这门算法,对我今后的研究生涯会有很大的帮助,所以，总体来说,这次的收获还是不小的。
参考文献：[1]张德辉,穆晓敏.基于LMS 算法自适应滤波器的Matlab仿真分析[J]。
河南科技，2004（9）.[2]张雅彬，王融丽,刘昕.自适应均衡器的LMS算法实现及其仿真［J].吉首大学学报:自然科学版，2005(5).[3]刘世忠.自适应滤波器的拟最小二乘算法及其应用［J]。
四川大学学报：自然科学版，1994(4)。
[4]马胜前.自适应滤波器及其实现［J].西北师范大学学报: 自然科学版,1999（1).。