自適應(yīng)濾波器的設(shè)計(jì)開(kāi)題報(bào)告-開(kāi)題報(bào)告(編輯修改稿)
2025-02-24 02:41 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 起來(lái)的。它是現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)的重要組成部分，對(duì)復(fù)雜信號(hào)的處理具有獨(dú)特的功能。自適應(yīng)濾波器在數(shù)字濾波器中試屬于隨機(jī)數(shù)字信號(hào)處理的范疇。對(duì)于隨機(jī)數(shù)字信號(hào)的濾波處理，通常有維納濾波，卡爾曼濾波和自適應(yīng)濾波，維納濾波的權(quán)系數(shù)是固定的，適用于平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)；卡爾曼濾波器的權(quán)系數(shù)是可 變的，適用于非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)中。但是，只有在對(duì)信號(hào)和噪聲的統(tǒng)計(jì)特性先驗(yàn)已知的情況下，這兩種濾波器才能獲得最優(yōu)濾波。但在實(shí)際應(yīng)用中，常常無(wú)法得到這些統(tǒng)計(jì)特性的先驗(yàn)知識(shí)，或者統(tǒng)計(jì)特性是隨時(shí)間變化的。陰齒，在許多情況下，用維納濾波器或卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)不了最優(yōu)濾波，而自適應(yīng)濾波卻能夠提供卓越的濾波性能。 傳統(tǒng)的自適應(yīng)濾波器主要在時(shí)域中實(shí)現(xiàn) , 采用抽頭延遲線 ( tapped de lay li ne)結(jié)構(gòu)及 W IDROW HOFF 自適應(yīng) LMS 算法。這種方法算法簡(jiǎn)單 , 穩(wěn)健性也比較好 ,因而被廣泛應(yīng)用。但是濾波 器的階數(shù)可能會(huì)很高 ,步長(zhǎng)系數(shù)可能會(huì)很小 ,收斂性能不理想 , 對(duì)輸入信號(hào)的自相關(guān)矩陣有很強(qiáng)的依賴(lài)性 , 因而不具有高自適應(yīng)率。當(dāng)輸入信號(hào)的自相關(guān)矩陣的特征值分布發(fā)散度很大時(shí) , 算法的收斂速度很慢 ,跟蹤性能不好。 許多學(xué)者對(duì) LMS 算法進(jìn)行了研究 , 對(duì)傳統(tǒng) LMS 算法提出了許多有效的改進(jìn)措施 ,如采用變步長(zhǎng) LMS 算法、 變換域 LMS算法 , 以及 QR 分解 LMS 算法等 , 有效地克服了其性能局限性。 五、 主要研究?jī)?nèi)容，需重點(diǎn)研究的關(guān)鍵問(wèn)題及解決思路 研究?jī)?nèi)容： 自適應(yīng)濾波算法的原理。 自適 應(yīng)濾波 經(jīng)典的算法。 MATLAB 編程實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波 經(jīng)典 方法。 提出改進(jìn)的自
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