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自适应滤波器原理
自适应滤波器原理
自适应滤波是一种数字或电子信号处理策略，它通过动态识别和过滤器参数调整来有效地减少噪声并增强信号。
自适应滤波器可以通过减少滤波器内部增益以及解调器参数的调节来减少噪声，而不会损害信号的特性。
自适应滤波器的基本原理是，当信号的特征发生变化时，滤波器根据信号的特性更新自身参数进行实时调整。
它们通过改变滤波器的内部增益、改变滤波器的极点频率以及调整解调器的参数来达到该目的。
在不断更新这些参数的同时，自适应滤波器还能够根据信号特性调整滤波器的阻尼和贴合性。
具有优点的自适应滤波器是在非常复杂的环境中，例如畸变、多普勒及外界信号等，滤波器可以自动改变，从而保持正确的输出。
此外，它可以根据信号的参数改变，这使得其比其他基于一个固定设置的滤波器更加灵活和适应性更强。
自适应滤波器在各种方面均有所发挥，例如磁共振成像模型、数据处理，甚至电信领域等。
在这些领域中，可以借助自适应滤波技术减少背景噪声，有效提高信号质量，加速数据传输速度等。
自适应滤波器的原理及应用
自适应滤波器的原理及应用基本原理根据环境的改变，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。
一般情况下，不改变自适应滤波器的结构。
而自适应滤波器的系数是由自适应算法更新的时变系数。
即其系数自动连续地适应于给定信号，以获得期望响应。
自适应滤波器的最重要的特征就在于它能够在未知环境中有效工作，并能够跟踪输入信号的时变特征。
数学原理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、可变加权系和自动调整系数的机构组成。
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4 0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。
自适应滤波器原理
自适应滤波器原理
自适应滤波器是一种数字信号处理的方法，它基于信号的统计特性来自动调整滤波器的参数，以适应信号的变化。
其原理可以简要概括如下：
1. 自适应滤波器通过比较输入信号与期望输出信号之间的差异来调整滤波器的参数。
这种差异通常用误差信号来表示，它是输入信号与期望输出信号之间的差。
2. 滤波器的参数调整可分为离散时间和连续时间两种情况。
在离散时间中，滤波器的参数可以通过迭代更新来实现。
其中一个常用的方法是最小均方（LMS）算法，它通过不断调整滤波器的参数，使得误差信号的均方误差最小化。
3. 在连续时间中，自适应滤波器的参数调整可以通过梯度下降法来实现。
梯度下降法基于损失函数的梯度信息，通过更新参数的方向和步长来逐渐降低误差，直到收敛到最优解。
4. 自适应滤波器的应用广泛，特别是在信号处理、通信和控制系统中。
它可以用于去除信号中的杂波、抑制干扰、提升信号的质量等。
常见的应用包括语音降噪、信号恢复和自适应控制等领域。
总之，自适应滤波器通过根据信号的统计特性来调整滤波器的参数，以适应信号的变化。
它是一种有效的信号处理方法，具有广泛的应用前景。
(word完整版)自适应滤波器原理-带图带总结word版,推荐文档
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。
自适应滤波器去噪原理 -回复
自适应滤波器去噪原理-回复中括号内容：自适应滤波器去噪原理文章标题：自适应滤波器去噪原理及其应用引言：随着噪声对于图像、音频和其他信号的影响成为一个重要问题，人们对于噪声去除的需求也越来越高。
自适应滤波器作为一种常用的去噪方法，能够根据输入信号的特性自动调整滤波器参数，使去噪效果更好。
本文将详细介绍自适应滤波器去噪的原理及其应用。
第一部分：自适应滤波器概述1.1 什么是自适应滤波器自适应滤波器是一种可根据输入信号自动调整滤波器参数的滤波器，以使输出信号更接近于输入信号的真实信息，同时去除噪声。
1.2 自适应滤波器的分类根据滤波器参数的调整方式，自适应滤波器可分为线性和非线性两种类型。
线性自适应滤波器使用线性组合来估计输入信号，而非线性自适应滤波器则使用非线性函数来估计输入信号。
第二部分：自适应滤波器去噪原理2.1 自适应滤波器的工作原理自适应滤波器的工作原理是，通过对输入信号进行分析，利用统计学方法来估计滤波器的参数，以使滤波后的信号尽可能接近原始信号并且去除噪声。
2.2 自适应滤波器的参数估计方法常用的自适应滤波器参数估计方法有最小均方（LMS）算法和最小均方误差（LMMSE）算法。
LMS算法通过最小化估计输出与实际输出之间的均方误差来调整滤波器参数；LMMSE算法则通过最小化估计输出与原始信号之间的均方误差来调整滤波器参数。
第三部分：自适应滤波器的应用3.1 图像去噪自适应滤波器在图像去噪方面有着广泛的应用。
通过对输入图像进行分析，自适应滤波器能够估计出图像区域的噪声特性，并根据噪声特性来调整滤波器参数，以去除噪声并保留图像细节。
3.2 语音信号去噪在语音信号处理中，自适应滤波器也发挥着重要作用。
通过对语音信号进行分析，自适应滤波器能够估计出语音信号的噪声特性，并据此进行滤波器参数的自适应调整，以降低噪声对语音信号的影响。
3.3 视频去噪对于视频信号而言，自适应滤波器同样可以用于去噪处理。
通过对视频信号进行分析，自适应滤波器能够根据噪声特性自动调整滤波器参数，以去除噪声并提高视频质量。
自适应滤波器原理
能够准确地描述非线性系统的动态特性，适用于各种非线性程度不 高的系统。
模型的缺点
对于强非线性系统，需要高阶Volterra级数才能准确描述，计算复 杂度较高。
基于神经网络实现非线性滤波
01
02
03
神经网络模型
通过训练大量数据来学习 非线性系统的输入与输出 关系，从而实现非线性滤 波。
模型的优点
度向量；更新滤波器权系数。
NLMS算法特点
03
收敛速度较LMS算法快，对输入信号统计特性变化较不敏感。
线性预测编码（LPC）技术应用
线性预测编码（LPC）技术
一种基于线性预测模型的编码方法，通过利用信号之间的相关性来减少冗余信息，达到 压缩数据的目的。
LPC在自适应滤波器中的应用
将LPC技术应用于自适应滤波器设计，可以利用输入信号的线性预测特性来提高滤波器 的性能。
未来发展趋势预测及挑战
深度学习与自适应滤波器 的结合
随着深度学习技术的不断发展 ，将深度学习与自适应滤波器 相结合，有望进一步提高滤波 器的性能，解决复杂环境下的 信号处理问题。
非线性自适应滤波器的研 究
目前大多数自适应滤波器都是 基于线性模型的，但在实际应 用中，信号往往具有非线性特 性。因此，研究非线性自适应 滤波器具有重要的理论意义和 实际应用价值。
MSE越小，说明滤波器输出信号与期 望信号越接近，滤波器的性能越好。 因此，在自适应滤波器设计中，通常 会通过优化算法来降低MSE。
收敛速度比较及影响因素研究
收敛速度定义
收敛速度是指自适应滤波器在迭代过程中，权值向量逐渐接近最优解的速度。收敛速度越快，滤波器在应对时变信号 时具有更好的跟踪性能。
收敛速度比较方法
自适应滤波电路
自适应滤波电路（原创实用版）目录1.引言2.自适应滤波器的概念和原理3.自适应滤波器的常用实现形式：FIR 和 IIR 滤波器4.FIR 滤波器的特点和应用5.IIR 滤波器的特点和应用6.自适应滤波器的优势和应用场景7.结论正文1.引言自适应滤波电路是一种能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的电路。
随着科技的发展，自适应滤波电路已经广泛应用于各种领域，如通信、声音处理、图像处理等。
本文将对自适应滤波电路的原理、常用实现形式以及优势和应用场景进行详细介绍。
2.自适应滤波器的概念和原理自适应滤波器是一种数字滤波器，能够根据输入信号自动调整其性能。
与传统的静态滤波器不同，自适应滤波器的参数是可以根据输入信号的变化而自动调整的。
其基本原理是通过一定的算法根据输入信号的变化调整滤波器的参数，从而使滤波器能够适应输入信号的变化。
3.自适应滤波器的常用实现形式：FIR 和 IIR 滤波器自适应滤波器有多种实现形式，其中最常用的两种是 FIR 滤波器和IIR 滤波器。
FIR 滤波器（Finite Impulse Response 滤波器）是一种线性时不变滤波器，其特点是只有可调的零点，因此它没有 IIR 滤波器因兼有可调的零点和极点而带来的稳定性问题。
IIR 滤波器（Infinite Impulse Response 滤波器）是一种非线性时变滤波器，其特点是具有可调的零点和极点，但同时也存在稳定性问题。
4.FIR 滤波器的特点和应用FIR 滤波器具有线性时不变、无稳定性问题等优点，使其在实际应用中得到广泛的应用。
FIR 滤波器主要用于低通、高通、带通和带阻等滤波任务，同时在通信、声音处理、图像处理等领域也有广泛的应用。
5.IIR 滤波器的特点和应用IIR 滤波器具有可调的零点和极点，可以实现更高的选择性，但其稳定性问题限制了其在某些应用场景中的使用。
IIR 滤波器同样可以用于低通、高通、带通和带阻等滤波任务，主要应用于通信、声音处理等领域。
(完整word版)自适应滤波器(LMS算法)
用于消除工频干扰自适应滤波器的设计与仿真一、背景及意义脑科学研究不仅是一项重要的前沿性基础研究，而且是一项对人类健康有重要实际意义的应用研究。
随着社会的发展、人类寿命的延长，因脑衰老、紊乱或损伤而引起的脑疾患，对社会财富消耗和家庭的负担日益增大。
许多国家纷纷将脑科学的研究列入国家规划，并且制订长远的研究计划。
人们把21 世纪看成是脑科学研究高潮的时代。
在脑电信号的实际检测过程中，往往含有心电、眼动伪迹、肌电信号、50Hz工频干扰以及其它干扰源所产生的干扰信号，这给脑电分析以及脑电图的临床应用带来了很大的困难。
因此如何从脑电中提取出有用的信息是非常具有挑战性，且又很有学术价值、实用价值的研究课题。
本论文从信号处理的角度出发，采集脑电波，使得在强干扰背景下的脑电信号得以提取，还原出干净的脑电波，用于临床医学、家庭保健等。
医生可以利用所采集到的脑电波来进行对病人神经松弛训练，通过脑电生物反馈技术实现自我调节和自我控制。
运用生物反馈疗法，就是把求治者体内生理机能用现代电子仪器予以描记，并转换为声、光等反馈信号，因而使其根据反馈信号，学习调节自己体内不遂意的内脏机能及其他躯体机能、达到防治身心疾病的目的。
这种反馈疗法是在一定程度上发掘人体潜能的一种人—机反馈方法。
有研究表明脑电生物反馈对多种神经功能失调疾病有明显疗效。
对于有脑障碍或脑疾病的人，也可以随时监测其脑电信号，及早地发现问题，避免不必要的损失。
二、脑电数字信号处理的研究现状脑电的监护设备在国内外品种繁多，高新技术含量高，技术附加值高，相比而言，我国的产品较国际高水平产品落后10-15 年。
但近年来，国内产品也逐步利用高新技术使产品向自动化、智能化、小型化、产品结构模块化方向发展。
国内产品在抗干扰、数字处理、实时传输数据等方面已有很大进展，使脑电检测不再是只能在屏蔽室进行。
目前，脑电信号的数字滤波从原理上来看，主要有FIR滤波器和IIR滤波器。
FIR滤波器可以提供线性滤波，但存在阶数较高，运算较为复杂的缺点[11]；而IIR滤波器是一种非线性滤波器，它可以用较少的阶数实现性能良好的滤波，是目前运用较广泛的一种滤波器[10]。
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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，用来处理平稳随机信号，即著名的维纳滤波器。
60年代，R.E.卡尔曼创立最佳时变线性滤波设计理论，用来处理非平稳随机信号，即著名的卡尔曼滤波器。
70年代，美国B.Windrow和Hoff提出了处理随机信号的自适应滤波器算法，弥补了维纳、卡尔曼滤波器的致命缺陷：必须事先知道待处理信号的统计特性（如自相关函数），才能计算出最佳的滤波器系数Wopt，否则，维纳、卡尔曼滤波器无法判定为最佳。
一个自适应算法的好坏取决于以下一个或多个因素错误!未找到引用源。
：①收敛速率：它定义为算法在平稳输入时响应足够接近地收敛于均方误差意义上的最优维纳解。
②失调：这个参数提供了自适应滤波器的最终均方误差与维纳滤波器所产生的最小均方误差之间偏离程度的一个定量测量。
③跟踪：当自适应算法运行在非平稳条件下，该算法需要跟踪环境的统计量变化。
然而，算法的跟踪性能受到两个相互矛盾的特性的影响：即收敛速率和由算法噪声引起的稳态波动。
④鲁棒性：对于一个鲁棒的自适应滤波器，小的扰动只会产生小的估计误差。
这些扰动来源于各种因素，包括来自滤波器内部或外部的因素。
⑤计算量：主要包括三方面（a）完成算法一次完整迭代所需要的运算量（即乘法、除法、加法和减法）；（b）存储数据和程序所需要的存储器位置的大小；（c）在计算机上对算法编程所需要的投资。
⑥结构：涉及算法的信息流结构以及硬件实现的方式。
例如，其结构呈现高度模块化、并行或并发的算法很适应于使用超大规模集成电路（VLSI ）实现。
⑦数值特性：当一个算法数值实现时，将产生由量化误差引起的不精确性，特别存在人们所关心的两种基本问题：数值稳定性和数值精确性问题。
数值稳定性是自适应算法的固有的特征。
数值精确性由样本值和滤波器系数的位数确定。
当某种算法对其数字实现的字长变化不敏感时，就说该自适应滤波器算法的数值鲁棒。
2.1.2 自适应滤波器的研究方法自适应滤波问题不存在唯一地解决方法。
自适应滤波用户面临的挑战包括：首先要了解各种自适应滤波算法的能力和限制；其次把了解到得知识用于选择合适的算法以满足各自的应用需要。
自适应滤波器基本上存在如下两种不同的推导方法。
①随机梯度法随机梯度法（stochastic gradient即proach使用抽头延迟线或者横向滤波器作为实现自适应滤波器的构造基础。
对于平稳输入情况，代价函数（也称为性能指标）定义为均方误差（即期望响应与横向滤波器输出之差的均方值）。
代价函数恰好是横向滤波器中抽头权值的二次函数。
该抽头权值的均方误差函数可看做是具有唯一确定的极小点的多维抛物面。
我们把这个抛物面称为误差性能曲面；对于该曲面的极小点的抽头权值定义了最优维纳解。
为了推导更新自适应横向滤波器抽头权值的递归算法，我们分两步进行这项工作。
首先，使用迭代方法求解维纳-霍夫方程（Wiener-Hopf equation）；迭代过程以最优化理论中人们所熟知的最速下降法（method of steepest descent为基础。
这个方法需要使用梯度向量，其值取决于两个参量：横向滤波器中抽头输入的自相关矩阵以及期望响应与该抽头输入之间的互相关向量。
其次，我们使用这些相关的瞬态值，以便导出梯度向量的估计值，推导中假设该向量是随机的。
基于上述思想的算法，通常称为最小均方（LMS，least-mean-square 算法。
当横向滤波器运行在实数据的情况下，该算法大体上可描述为：（抽头权向量更新值）=（老的抽头权向量值）+（学习速率常数）（抽头输入向量）（误差信号）其中误差信号定义为期望响应与抽头输入向量所产生的横向滤波器实际向量之差。
LMS 算法很简单，而且在正确条件下可获得满意的性能。
其主要缺点是收敛速率相当缓慢，而且对抽头输入相关矩阵条件数（矩阵的条件数定义为其最大特征值与最小特征值之比）的变化比较敏感。
即使这样，LMS 算法仍然十分流行且应用广泛。
在非平稳环境下，误差性能曲面的方向随时间连续变化。
在这种情况下，LMS 算法有一个连续跟踪误差性能曲面极小点的附加任务。
实际上，只要输入数据变化比LMS 算法学习速率来的慢时，就会发生跟踪问题。
随机梯度方法也用于格型结构。
产生的自适应算法叫做梯度自适应格型（GAL gradient adaptive lattice）算法。
LMS和GAL算法是自适应滤波器随机梯度族的两个成员，而且迄今为止，LMS 仍然是这个家族中最流行的一员。
②最小二乘估计第二种自适应滤波算法以最小二乘法为基础。
根据这个方法，我们对加权误差平方和形式的代价函数进行最小化，其中误差或残差定义为期望响应与实际滤波器输出之差。
最小二乘法可用块估计或递归估计来表示。
在块估计中，输入数据以等长度块的形式排列，而且一块一块地对输入数据进行滤波处理；而在递归估计中，一个样值一个样值地对感兴趣的估计（例如，横向滤波器的抽头权值）进行更新。
通常，递归估计比块估计要求较少的存储量，这就是为什么在实际中递归估计的使用要多得多的原因。
递归最小二乘（RLS, Recursive least-squareS可看作卡尔曼滤波的一个特例。
卡尔曼滤波器著名的特点是引入状态概念，它是对特定时刻加到滤波器抽头的所有输入的一个度量。
于是，在卡尔曼滤波算法的核心部分，残在一种递推关系，它可用文字表述为：（状态递推值）= （旧的状态值）+（卡尔曼增益）（新息向量）其中新息向量表示在计算时刻进入滤波过程的新的信息。
由此可见，卡尔曼变量与RLS 变量之间存在一一对应关系。
由此，可以从大量卡尔曼滤波器文献中选择一些方法用来设计最小二乘估计的自适应滤波器。
RLS算法具有随M2增加的计算复杂度，其中M是权值个数，复杂度为：o（M2），故也称为o（M2）算法错误!未找到引用源。
，相反，LMS是o（M）算法，其计算复杂度随M线性增加；当M很大时，从硬件实现的观点看，o（M2）算法的计算复杂度将会变得不可接受。
另外，诸如LMS 算法等随机梯度算法是模型无关的，而RLS 是模型相关的，这意味着其跟踪能力可能比大量的随机梯度算法族来得差。
2.2 自适应滤波器的结构滤波算法的运行涉及两个基本过程：（1）滤波过程，用来对一系列的输入数据产生输出响应；（2）自适应过程，其目的是提供滤波过程中可调参数自适应控制的一种机制（算法）。
这两个过程相互影响地工作。
自然，滤波过程结构的选择总体山对算法的运行具有深刻的影响。
一横向滤波器横向滤波器错误!未找到引用源。
也称为抽头延迟线滤波器或有限脉冲响应滤波器，它由图2.1所示的三个基本单元组成：（a）单位延迟单元；（b）乘法器; （c）加法器。
滤波器中延迟单元的个数确定了脉冲响应的持续时间。
延迟单元个数（如图中M 所示），通常称为滤波器的阶数。
在该图中，每个延迟单元永延迟算子z-1表示。
特别地，当对u n进行z-1运算时，其结果输出为u n-1。
滤波器中每个乘法器的作用是用滤波器系数［也成抽头权值（tap weight）］乘以与其相连接的抽头输入。
于是，连接到第k 个抽头输入u n-k 的乘法器产生w*k u n-k 的输出，其中W k 是抽头权值，k=0,1,…,M星号表示复数共轭。
这里假设抽头输入和抽头权值都是复数。
滤波器中加法器的合并作用是对各个乘法器输出求和，并产生总的滤波器输出。
对于所示的横向滤波器，其输出为y(n)=wd( n k)k 0上式叫做有限卷积和，因为它将滤波器的有限脉冲响应图2.1横向滤波器⑺二格型滤波器格型滤波器错误!未找到引用源。
具有模块结构。
这种模块结构由一系列独立的基本节(即级)组成，每一级具有格型的形式。
图 2.2表示由M级组成的格型滤波器，M为滤波器阶数。
图中表示出的第m级格型滤波器由下列一组一对输入输出关系描述：f m( n) f m1( n) K；b m1( n 1) (2-2)b m( n) b m 1( n 1) K m f m 1( n) (2-3)式中m=1,2,…，M ,M为滤波器阶数。
f m(n)是第m级前向预测误差，b m(n) 是第m级后向预测误差。
K m叫做第m级反射系数。
前向预测误差f m(n)定义为输入u n与基于m个过去输入u n-1，…，u n-m所作出的预测值之差。
相应地，后向预测误差b m(n)定义为输入u n-m与基于m个未来输入u n，…，u n-m+1所作出的预测值之差。
考虑图中第1级输入的条件，我们有f o( n) b o(n) u(n) (2-4)式中u n为n时刻格型预测器的输入。