(完整word版)自适应滤波器设计及Matlab实现(word文档良心出品).doc

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HYPERLINK"http://baike.baidu.com/link?url=94J336xv61PHg7FDEZK8riyNWBzhl8D3B3JtC8bHYdO6qXh_5hBYSMPPUmLWVrmMxm2sjN8Axam8pxwGxlDgaK"\o"编辑本段"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HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/7420.htm"\t"_blank"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HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/960.htm"\t"_blank"系数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HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/1296431.htm"\t"_blank"离散系统的信号流图。自适应滤波器对输入HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/2651718.htm"\t"_blank"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HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/2103063.htm"\t"_blank"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HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/300474.htm"\t"_blank"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HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/300474.htm"\t"_blank"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HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/7420.htm"\t"_blank"算法，发展了最佳滤波设计理论。以最小HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/2103063.htm"\t"_blank"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HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/3410382.htm"\t"_blank"列矩阵(n)为输入信号序列x(n)的HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/5744115.htm"\t"_blank"自相关矩阵的HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/597891.htm"\t"_blank"逆矩阵,Φdx(n)为期望输出信号序列与输入信号序列x(n)的HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/3761027.htm"\t"_blank"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HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/2103063.htm"\t"_blank"均方误差的梯度估计从现时刻滤波器系数向量HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/4932121.htm"\t"_blank"迭代计算下一个时刻的系数向量式中憕【ε2(n)】为HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/2103063.htm"\t"_blank"均方误差梯度估计，ks为一负数，它的取值决定HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/7420.htm"\t"_blank"算法