自適應(yīng)濾波器的設(shè)計(jì)開題報(bào)告-開題報(bào)告-wenkub.com
2025-01-15 02:41 本頁面
【正文】 日：完成答辯。 — 日 ：學(xué)習(xí)理論知識(shí)，復(fù)習(xí)及掌握 MATLAB 軟件。 3 、向老師請(qǐng)教設(shè)計(jì)過程中所遇到的問題。另一方面，梯度算法只有一個(gè)調(diào)整參數(shù)用來控制收斂速率，收斂慢正是由于這個(gè)基本的限制，為了避免濾波器出現(xiàn)不穩(wěn)定，步長(zhǎng) 可以由輸入功率進(jìn)行控制。 解決思路 : 圖一為自適應(yīng)濾波器結(jié)構(gòu)的一 般形式，圖中 x(n)為輸入信號(hào)，通過參數(shù)可調(diào)的數(shù)字濾波器后產(chǎn)生輸出信號(hào) y(n)，將輸出信號(hào) y(n)與標(biāo)準(zhǔn)信號(hào) (或者為期望信號(hào) )d(n)進(jìn)行比較，得到誤差信號(hào) e(n) 。 LMS 算法的選?。? LMS算法使用的準(zhǔn) 則是使濾波器的期望輸出值和實(shí)際輸出值之間的均方誤差最小化的準(zhǔn)則，即使用均方誤差來做性能指標(biāo) . LMS 算法的分析： 步長(zhǎng)μ：μ 越大 ,自適應(yīng)時(shí)間越短 ,自適應(yīng)過程越快 , 但它引起的失調(diào)也越大。 提出改進(jìn)的自適應(yīng)濾波的設(shè)計(jì)方法并編程實(shí)現(xiàn)，并與經(jīng)典的算法進(jìn)行優(yōu)缺點(diǎn)的比較。 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。 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。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。當(dāng)在未知統(tǒng)計(jì)特性的環(huán)境
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