自适应数字滤波器matlab实现

《自适应数字滤波器matlab实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、自适应数字滤波器matlab实现陈超12213024本文尝试利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号.含噪声信号：x(t)=s(t)+cos(2*pi*f*t),,要求提取的单频信号：cos(2*pi*f*t)・设单频信号频率f=lHz,宽频信号s(t)均值为0,方差为0.5的白噪声。以时间间隔Ts对输入信号进行采样，得到num个采样数据进行实验。采用LMS准则的横向自适应滤波器W对x(t)进行自适应滤波，滤波器阶数(抽头数)为N,滤波器采用最陡下降法更新系数，调整步长为u。将输入信号延迟delay个单位作为参考输入，因为宽频噪声延迟后的自相关值几乎为0,而单频周期信号仍有很

2、强的相关性，因此通过递归调整，即可将宽频信号和单频信号分离。Matlab代码见附件。滤波结果如下：滤过的宽带信号波形050010001500图1步长为0.001,滤波器的抽头数为10提取的单频信号波形滤过的宽带信号波形图1步长为0.005,滤波器的抽头数为50总结：由以上实验可以，通过取不同的实验参数，可以发现，调整步长越大，滤波器的抽头数越多，输出收敛于期望信号的速度越快，但与此同时，稳态误差却越大。因此，应该选用合适的步长和阶数，在收敛速度和性能上取得权衡。另外，延迟时间间隔越大，宽带信号的自相关性越弱，最终得到的输出稳态误差也越小，但所花费的时间也越长。附MATLAB代码%

3、clear;Ts=O.Ol;%釆世间隔num=1500;%采样点数delay=100;%延迟时间N=1O;%u=O.OOl;k=l:num;f=cos(2*pi*k*Ts);s=0.5*randn(l,num);x=s+f;x_in=[xzeros(l,delay)];x_delay=[zeros(l,delay),x];M=num+delay;y=zeros(l,M);w=zeros(l,N);forn=N:M-N+lxx=x_delay(n+N-l:-l:n);y(n)=w*xx,;e(n)=x_in(n)-y(n);w=w+2*u.*e(n).*xx;endsubplot(

4、2,2,l);plot(f(l:num));ylim([-22]);titled无噪声单频信号波形subplot(2,2,2);plot(x(l:num));ylim([-22]);titled受宽带干扰的输入信号波形，);subplot(2,2,3)；plot(y(l:num));ylim([-22]);title(•提取的单频信号波形匕subplot(2,2,4);plot(e(l:num));ylim([-22]);title/滤过的宽带信号波形