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

维纳自适应滤波器设计及Matlab实现摘要本文从随机噪声的特性出发，分析了传统滤波和自适应滤波基本工作原理和性能，以及滤波技术的现状和发展前景。然后系统阐述了基本维纳滤波原理和自适应滤波器的基本结构模型，接着在此基础上结合最陡下降法引出LMS算法。在MSE准则下，设计了一个定长的自适应最小均方横向滤波器，并通过MATLAB编程实现。接着用图像复原来验证该滤波器的性能，结果表明图像的质量在MSE准则下得到了明显的改善。最后分析比较了自适应LMS滤波和频域维纳递归滤波之间的性能。本文还对MATLAB里面的自适应维纳滤波函数wiener2进行了简单分析。关键字：退化图像维纳滤波自适应滤波最陡下降法LMSAbstractThispaperanalysesthebasicworktheory,performanceoftraditionalfilterandadaptivefilterbasedonthepropertyofrandomnoise,andintroducethestatusquoandtheforegroundoffiltertechnology.Thenweexplainbasictheoryofwienerfilterandbasicstructuremodelofadaptivefilter,andcombinethemethodofsteepestdescenttodeducetheLMS.AfterwardaccordingtotheMSErule,wedesignalimitedlengthtransversalfilter,andimplementbyMATLAB.AndthenwevalidateperformanceofadaptiveLMSfilterbyrestoringimages,TestresultshowthatthequalityofthedegradeimageswereimprovedundertheruleofMSE.Finally,wecomparetheperformanceofadaptiveLMSfilteranditerativewienerfilter.Wealsosimplyanalysesthewiener2()whichisaadaptivefilterinMATLAB.Keywords:degradeimage；wienerfilter；adaptivefilter；ADF；LMSalgorithm目录绪论…………………………………………………………………………………11.1引言…………………………………………………………………………11.2研究目标及现状……………………………………………………………11.2.1图像复原技术的目标……………………………………………11.2.2图像复原技术的研究现状………………………………………1理论基础…………………………………………………………………………32.1基本自适应滤波器的模块结构……………………………………………32.2基本维纳滤波原理…………………………………………………………4自适应滤波原理及算法………………………………………………………63.1横向滤波结构的最陡下降算法……………………………………………73.1.1最陡下降算法的原理……………………………………………73.1.2最陡下降算法稳定性……………………………………………103.2LMS滤波原理及算法……………………………………………………113.2.1从最陡下降算法导出LMS算法………………………………113.2.2基本LMS算法的实现步骤……………………………………113.2.3基本LMS算法的实现流程图…………………………………123.2.4LMS算法的Matlab实现………………………………………123.2.5wiener2()的原理……………………………………………123.2.6LMS性能分析——自适应收敛性……………………………13Matlab实验结果…………………………………………………………144.1.LMS滤波器的收敛性………………………………………………144.2.LMS滤波器和频域迭代维纳滤波器的性能比较……………………16总结………………………………………………………………………………18致谢…………………………………………………………………………………19参考文献……………………………………………………………………………20附录A………………………………………………………………………………21附录B………………………………………………………………………………22附录C………………………………………………………………………………27