自适应滤波器滤波器的设计及实现 毕业设计论文

《自适应滤波器滤波器的设计及实现 毕业设计论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、南京航空航天大学NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics硕士自适应滤波器课程要求论文自适应滤波器设计及应用Thedesignandapplicationofadaptivefilter学院名称：电子信息工程学院专业班级：通信电子与通信工程学生姓名：指导老师：老师职称：教授2012年12月43目录第一章绪论11.1课题的背景与研究意义11.2国内外研究发展现状与前景41.3本文研究思路及主要工作6第二章自适应滤波器的基础理论82.1模拟滤波器的基本理论82.2数字滤波器的基本

2、理论92.3自适应滤波器的基本理论122.4自适应滤波器的结构142.4.1自适应横向滤波器152.4.2自适应递归滤波器162.4.3自适应各型滤波器16第三章自适应滤波算法183.1最小均方误差（LMS）算法183.2最小均方差(LMS)算法的性能分析213.3递推最小二乘法（RLS）算法233.4递归最小二乘(RLS)算法的性能分析263.5LMS算法与RLS算法性能分析与比较303.6其他自适应滤波算法313.6.1仿射投影法313.6.2共轭梯度算法313.6.3基于子带分解的自适应滤波算法323.6.4其他自适

3、应滤波算法32第四章基于MATLAB的自适应滤波器仿真实现与应用34434.1MATLAB语言简介344.2基于LMS和RLS的自适应滤波器应用仿真354.2.1基于LMS自适应预测器设计354.2.2基于RLS信号增强器的设计36第五章总结与展望415.1总结415.2展望41致谢43参考文献44附录4543自适应滤波器滤波器的设计及实现摘要自适应滤波器的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。因其具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性等优点，使得它在噪化信号的检测增强，噪声干扰的抵消，通信系统的自适

4、应均衡，图像的自适应增强复原以及未知系统的自适应参数辩识等方面都得到了广泛的应用。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，以适应信号和噪声未知或随机变化的特性，得到有效的输出。研究自适应滤波器可以去除输出信号中噪声和无用信息，得到失真较小或者完全不失真的输出信号。本文介绍了自适应滤波器的理论基础，重点讲述了自适应滤波器的几种实现结构，然后重点介绍了两种自适应滤波算法最小均方误差（LMS）算法和递推最小二乘（RLS）算法，并对LMS算法和RLS算法性能进行了详细的分析。其中LMS算法结构简单，鲁棒性

5、强，但其收敛速度很慢，而RLS收敛速度快，但其运算量很大。最后本文对基于LMS算法和RLS算法的自适应滤波器进行MATLAB仿真应用，实验表明：在自适应信号处理中，自适应滤波信号占有很重要的地位，自适应滤波器应用领域广泛；另外LMS算法和RLS算法各有优缺点，LMS算法因其鲁棒性强特点而应用于自回归预测器，而RLS算法因其收敛速度快优点而应用于信号增强器中。关键词：自适应滤波器，LMS算法，IIR滤波器DesignandImplemeutationoftheAuto-adaptedFilter43AbstractThead

6、aptivefilterisoneofthemostactiveresearchtopicinadaptivesignalprocessingtoday.Becauseithasastrongself-learning,self-trackingcapabilitiesandalgorithmssimpleeaseofimplementation,etc.,makingitinthedetectioninthenoiseofthesignalenhancement,noiseoffset,communicationsyst

7、ems,adaptiveequalization,adaptiveimageenhancedrecoveryandunknownadaptiveparameteridentificationhavebeenwidelyused.Adaptivefilterusingtheresultsoftheprevioustime,automaticallyadjustthefilterparametersforthecurrenttimetoadapttothecharacteristicsofsignalandnoiseisunk

8、nownorrandomvariation,theeffectiveoutput.Studytheadaptivefiltercanremovenoiseanduselessinformationoutputsignaldistortionsmallerorcompletelylosingthetrue