【正文】 對(duì)本論文所涉及的研究工作做出貢獻(xiàn)的其他個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。聲 明 本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文（畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書），是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究（設(shè)計(jì)）工作的總結(jié)。濾波器輸出信號(hào)y頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。subplot(2,1,2)。誤差信號(hào)e頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。) figure(4) subplot(2,1,1)。),gtext(39。gtext(39。時(shí)間39。)。ylabel(39。誤差信號(hào)e(t)和輸出信號(hào)y(t)39。hold on grid on。r39。figure(3) plot(0:Nn,e(1,n:N))。濾波器輸入信號(hào)x頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。gridsubplot(2,1,2)。時(shí)間39。)。) ylabel(39。plot(0:Nn,x(1,n:N))title(39。)。title(39。頻率39。)。ylabel(39。plot(abs(fft(xr)))。原始輸入信號(hào)xr時(shí)域圖39。)。xlabel(39。幅值39。r39。 end figure(1) subplot(2,1,1)。*x(in+1:i)*p。 w(i,:)=w(i1,:)+e(1,i)*K(i,:)。))39。 for i=n+1:N K(i,:)=(p*x(in+1:i)39。 y=zeros(1,N)。 w=zeros(N,n)。p=(1/Delta)*eye(n)。for j=1:N x(1,j)=xr(1,j)+b(j)。endxr=Y239。Y2=(zeros(N,1))。) 。wavwrite(Y1,F,16,39。) 。[Y,F,c]=wavread(39。 %純背景音樂的音頻信號(hào)F=500。 k=12。 N=1000。seed39。, 0) 。randn(39。附錄4輸入非周期信號(hào)清單clear。濾波器輸出信號(hào)y頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。subplot(2,1,2)。誤差信號(hào)e頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。) figure(4) subplot(2,1,1)。),gtext(39。gtext(39。時(shí)間39。)。ylabel(39。誤差信號(hào)e(t)和輸出信號(hào)y(t)39。hold on grid on。r39。figure(3) plot(0:Nn,e(1,n:N))。濾波器輸入信號(hào)x頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。gridsubplot(2,1,2)。時(shí)間39。)。) ylabel(39。plot(0:Nn,x(1,n:N))title(39。)。title(39。頻率39。)。ylabel(39。plot(abs(fft(xr)))。原始輸入信號(hào)xr時(shí)域圖39。)。xlabel(39。幅值39。r39。 end figure(1) subplot(2,1,1)。*x(in+1:i)*p。 w(i,:)=w(i1,:)+e(1,i)*K(i,:)。))39。 for i=n+1:N K(i,:)=(p*x(in+1:i)39。 e=zeros(1,N)。K=zeros(N,n)。endDelta=。x=(zeros(1,N))。 endt=0::。 for i=1:N xr(1,i)=sin(k*2*pi*i/N)。 k=12。 N=1000。seed39。, 0) 。randn(39。附錄3三角波實(shí)驗(yàn)清單clear。時(shí)間39。)。ylabel(39。抽頭權(quán)值w的變化39。r39。subplot(2,1,2)。時(shí)間39。)。ylabel(39。誤差信號(hào)e(t)和輸出信號(hào)y(t)39。hold on grid on。r39。 end figure(1) subplot(2,1,1)plot(0:Nn,e(1,n:N))。*x(in+1:i)*p。 w(i,:)=w(i1,:)+e(1,i)*K(i,:)。))39。 for i=n+1:N K(i,:)=(p*x(in+1:i)39。 y=zeros(1,N)。 w=zeros(N,n)。p=(1/Delta)*eye(n)。x(1,i)=xr(1,i)+b(i)。 x=(zeros(1,N))。 k=12。 N=5000。seed39。, 0) 。附錄2正則化參數(shù)實(shí)驗(yàn)清單randn(39。濾波器輸出信號(hào)y頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。subplot(2,1,2)。誤差信號(hào)e頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。時(shí)間39。)。ylabel(39。) figure(4) subplot(2,1,1)。),gtext(39。gtext(39。誤差信號(hào)e(t)和輸出信號(hào)y(t)39。hold on grid on。r39。figure(3) plot(0:Nn,e(1,n:N))。濾波器輸入信號(hào)x頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。gridsubplot(2,1,2)。時(shí)間39。)。) ylabel(39。plot(0:Nn,x(1,n:N))title(39。)。title(39。時(shí)間39。)。ylabel(39。plot(abs(fft(xr)))。原始輸入信號(hào)xr時(shí)域圖39。)。xlabel(39。幅值39。r39。 end figure(1) subplot(2,1,1)。*x(in+1:i)*p。 w(i,:)=w(i1,:)+e(1,i)*K(i,:)。))39。 for i=n+1:N K(i,:)=(p*x(in+1:i)39。 e=zeros(1,N)。K=zeros(N,n)。 endDelta=。for i=1:N xr(1,i)=sin(k*2*pi*i/N)。 b=*randn(1,N)。n=200。, 0) 。rand(39。seed39。clc。在此非常感謝張老師。參 考 文 獻(xiàn)[1] 于洋. 一種改進(jìn)的LMS自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)[D].[本科學(xué)位論文].北京：北京石油化工學(xué)院，2009[2] 丁玉美. 數(shù)字信號(hào)處理[M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2002[3] 王姣. 自適應(yīng)濾波器的MATLAB仿真[D]. [本科學(xué)位論文].北京：北京石油化工學(xué)院，2002[4] 薛小梅. 一種基于LMS算法的自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)[D]. [本科學(xué)位論文].北京：北京石油化工學(xué)院，2006[5] 吳燕. 一種自適應(yīng)濾波器的設(shè)計(jì)與仿真[J].科技廣場，2010，第7期：5961[6] 程玉柱. 自適應(yīng)濾波器的算法比較研究[J].大慶師范學(xué)報(bào)，2008，第2期：2326[7] 張立萍. RLS自適應(yīng)濾波器的Matlabe設(shè)計(jì)與仿真[J].赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)，2011，第4期：2526[8] 蒙俊甫. LMS自適應(yīng)濾波器的仿真與實(shí)現(xiàn)[J].設(shè)計(jì)參考，2009，第9期：6773[9] 程玉柱. 自適應(yīng)濾波器的算法比較研究[J].大慶師范學(xué)報(bào)，2008，第2期：2326[10] 吳正茂. 自適應(yīng)濾波器及其應(yīng)用研究[J].南昌水專學(xué)報(bào)，2004，第2期：3640[11] 向大威、顧亞平. 自適應(yīng)濾波器的幾種全更新算法[J]中國科學(xué)院東海研究站[12] Simon Haykin. Adaptive Filter Thearo[M].北京：電子工業(yè)出版社，2006[13] 李勇、徐震. MATLAB輔助現(xiàn)代工程數(shù)字信號(hào)處理[M].西安電子科技大學(xué)出版社，[14] 王世一. 數(shù)字信號(hào)處理[M].北京理工大學(xué)出版社，2012[15] 張立萍. RLS自適應(yīng)濾波器的Matlabe設(shè)計(jì)與仿真[J]. 赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)，2011，第4期：2526致 謝為期半年的畢業(yè)設(shè)計(jì)結(jié)束了，本人的畢設(shè)是自適應(yīng)濾波器的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，主要是以RLS算法為核心，基于MATLAB的仿真實(shí)現(xiàn)。對(duì)自適應(yīng)算法的優(yōu)化改進(jìn)將大大的提高自適應(yīng)濾波器的性能。 對(duì)進(jìn)一步研究的展望自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)辨識(shí)、回波消除、自適應(yīng)譜線增強(qiáng)、自適應(yīng)信道均衡、語音線性預(yù)測(cè)、預(yù)測(cè)解卷、信號(hào)檢測(cè)、自適應(yīng)噪聲消除、自適應(yīng)天線陣等諸多信號(hào)處理領(lǐng)域中。⑵對(duì)不同類型濾波器輸入信號(hào)獨(dú)立實(shí)驗(yàn)，周期型號(hào)和非周期信號(hào)的濾波器效果都較好，但周期信號(hào)的濾波效果更好。濾波效果不如輸入為周期信號(hào)。： 濾波器輸誤差信號(hào)和輸出信號(hào)頻域圖 濾波器輸誤差信號(hào)和輸出信號(hào)頻域圖 濾波器輸誤差信號(hào)和輸出信號(hào)頻域圖 濾波器輸誤差信號(hào)和輸出信號(hào)頻域圖如圖，從時(shí)域分析，背景音樂信號(hào)加入相同均值為2噪聲，誤差信號(hào)幅值較三角波實(shí)驗(yàn)大。濾波器輸出信號(hào)y頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。subplot(2,1,2)。誤差信號(hào)e頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。) figure(4) subplot(2,1,1)。),gtext(39。gtext(39。時(shí)間39。)。ylabel(39。誤差信號(hào)e(t)和輸出信號(hào)y(t)39。hold on grid on。r39。figure(3) plot(0:Nn,e(1,n:N))。濾波器輸入信號(hào)x頻域圖39。)。xlabel(39。幅值39。grid。gridsubplot(2,1,2)。時(shí)間39。)。) ylabel(39。plot(0:Nn,x(1,n:N))title(39。)。title(39。頻率39。)。ylabel(39。plot(abs(fft(xr)))。原始輸入信號(hào)xr時(shí)域圖39。)。xlabel(39。幅值39。r39。 end figure(1) subplot(2,1,1)。*x(in+1:i)*p。 w(i,:)=w(i1,:)+e(1,i)*K(i,:)。))39。 for i=n+1:N K(i,:)=(p*x(in+1:i)39。 y=zeros(1,N)。 w=zeros(N,n)。p=(1/Delta)*eye(n)。for j=1:N x(1,j)=xr(1,j)+b(j)。endxr=Y239。Y2=(zeros(N,1))。) 。wavwrite(Y1,F,16,39。) 。[Y,F,c]=wavread(39。 %純背景音樂的音頻信號(hào)F=500。 k=12。 N=1000。seed39。, 0) 。randn(39。實(shí)驗(yàn)程序如下：clear。 輸入信號(hào)為非周期信號(hào)本實(shí)驗(yàn)原始輸入信號(hào)為純背景音頻信號(hào)，格式為wav,將其放在matlab文件，存為“”。從頻域上看，接近原始信號(hào)頻譜。 原始信號(hào)時(shí)域和頻域圖 濾波器輸誤差信號(hào)和輸出信號(hào)頻域圖 濾波器輸誤差信號(hào)和輸出信號(hào)頻域圖 濾波器輸誤差信號(hào)和輸出信號(hào)頻域圖如圖 從時(shí)域觀察，原始信號(hào)峰值為10，噪聲峰值為2。)。title(39。頻率39。)。ylabel(39。plot(abs(fft(y)))。)。title(39。頻率39。)。ylabel(39。plot(abs(fft(e)))。y(k)39。e(k)39。)。xlabel(39。幅值39。) 。title(39。)。hold on plot(0:Nn,y(1,n:N),39。)。title(39。頻率39。)。ylabel(39。plot(abs(fft(x)))。)。xlabel(39。幅值39。濾波器輸入信號(hào)x時(shí)域圖39。figure(2) subplot(2,1,1)。原始輸入信號(hào)