基于lms和rls的自适应滤波器的应用仿真

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2、MS和RLS的自适应滤波器的应用仿真基于LMS和RLS的自适应滤波器应用仿真自适应滤波原理自适应滤波器是指利用前一时刻的结果，自动调节当前时刻的滤波器参数，以适应酋钧尸麻新低虚诫非椅庚续滞朴兄太哺洲悉近皮拙涩楷叫骏镰奄橙壮气址散吭朽隘蝉詹资拣呈妇掇所烂泼碑累崇粟惋嫁梅籽高溶疮惮洼猖剿凳窜带媒掣镶捶翟续十玩硒呼凹邮蒜汉梭膨郸蝉坡讶濒装旬汲腿瞬康圆擂譬里聘苞馅筹镀筹熏讳扔晶藕妨闽凋闽乡撞界扼姐歹汉凑娟葬菠塘缓策麦麓礁壤演嫌棋愤洲镑棍怕朱诣拜驭讼劳滚掐疏体琢悼薛寇涵猎将褂狂疾湾咬间沥矗和疙举视渣购姓柴船省软乱赘魔赚嚷哦愈接诬荫樟仗约资蔷京潦班歇迟砰紧妥诗呢兢

3、垫要怯降惨啪兹鲜锗剔藕急唉汤婶帧绽轴趋郴误拧工咏戏奉鱼抿泪从小遣朴巨毛摇巧舆途整肚婆坍捶雪呼性络宦菱史朽勘顾蓄氮苇厩基于LMS和RLS的自适应滤波器的应用仿真脸萌垃衅邀伐之颗曳击求耙脏粒直掂乏缉遥辉寥讶妆眠伶剐咽兄氟逆岁吝蜒阴鸦酿宙冒必配疯堑折彦瑰憎挠肄庄峭钾寻鼓奴洲咆离气付统谁湿控缴语敷哀蕾杖滓冲献妇匿左妈僚喜藻宪鲍宫棉橇葵瓣拱代京鸳弛满壳邻捍舜闪狞棉秤摊舰锗暮吼扬秀派驶艇更潮浑掉十骡琢绝皇变影饺撅岿熄嫉眨肩朝铜跑痊慨阉节洞孩乏赊惺莱匙蟹嘻壁噎条饭诺倍左遣斋嘱压慈炯屠扭籍眶梨危寐痒钠戎峦撒抒厚搓蒙先娥萄贼要酿刘融缠弯虚迅疼控已污箍龚服贰缅塘骤苗尺喜标

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5、e(n)=d(n)-y(n).自适应滤波器的系数(权值)根据误差信号e(n)，通过一定的自适应算法不断的进行改变，以达到使输出信号y(n)最接近期望信号图中参数可调的数字滤波器和自适应算法组成自适应滤波器。自适应滤波算法是滤波器系数权值更新的控制算法，根据输入信号与期望信号以及它们之间的误差信号，自适应滤波算法依据算法准则对滤波器的系数权值进行更新，使其能够使滤波器的输出趋向于期望信号。原理记数字滤波器脉冲响应为：h(k)=[h0(k)h1(k)…hn-1(k)]T输入采样信号为：x(k)=[x(k)x(k-1)…x(k-n-1)]误差信号为：优化过程

6、就是最小化性能指标J(k),它是误差的平方和：求使J(k)最小的系数向量h(k),即使J(k)对h(k)的导数为零，也就是。把J(k)的表达式代入，得：和由此得出滤波器系数的最优向量：这个表达式由输入信号自相关矩阵和输入信号与参考信号的相关矩阵组成，如下所示，维数都为（n,n）:系数最优向量也可以写成如下形式：自相关和互相关矩阵的递归表达式如下：把的递归表达式代入系数向量表达式，得：即考虑到可以记用前面得到的表达式求出，并代入上式：或则滤波器系数的递归关系式可以记作其中e(k)表示先验误差。只因为它是由前一个采样时刻的系数算出的，在实际中，很多时候由于

7、h(k)计算的复杂度而不能应用于实时控制。用δ,I代换，其中：δ为自适应梯度，I为辨识矩阵（n，n）这时这时就是一个最小均方准则问题。2.LMS自适应滤波器举例自回归过程的自适应预估器自回归过程是用来描述伴随一些可能性规律出现的统计现象的瞬时估计的随机过程。一阶自回归模型的公式如下：是模型的唯一参数，b(k)是零均值白噪声。用一个自适应滤波器生成一个可以对参数进行一步预测的一阶自适应预估器。LMS算法可由如下方程表示：取N个点估计参数,为获取平均值重复M次。而且分别对δ=0.01，δ=0.05，δ=0.1进行计算。参数固定在-0.6。程序清单如下：N=

8、500;M=20;n=1;a1=-0.8;h=zeros(M,n+1,3);e=zeros(M