自适应滤波算法实验.doc

《自适应滤波算法实验.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、自适应滤波算法实验一、实验目的1、自适应滤波算法原理。2、自适应滤波算法的实现方法。二、实验原理1、自适应滤波器一般由两部分组成：滤波器结构(一般采用FIR)和调整滤波器系数的自适应算法。图1：自适应滤波原理框图简单的说，自适应滤波就是将实际输出与所希望的输出进行比较，看是否一样。若有误差就用这个误差去调整滤波器的权向量W，使W靠近最佳权向量W*。2自适应滤波器原理及算法自适应算法的关键在于怎样能简便地找到W*。LMS算法运用最陡下降法寻找均方误差最小点，简单而有效。按照这种方法，下一个权向量等于现在的权向

2、量加一个正比于梯度的负值变化量，即：其中µ为W向W*靠拢的步长，在实际中可取误差样本平方的梯度作为均方误差梯度的估值：LMS自适应滤波器算法可描述如下：(1)对x(n)进行FIR滤波，得到y(n)的估值。(2)计算误差。(3)利用LMS算法调整滤波器的系数。自适应滤波原理验证：用信号源产生频率小于8KHz峰峰值小于0.8V的正弦信号，输入到实验板。编写DSP程序实现：每获得一个采样数据(d)，给采样数据加上随机噪声作为自适应滤波器的输入(x=d+n)，使用一个12阶的自适应滤波器，权系数向量(H)初始为0，

3、对加噪后的数据进行FIR滤波，为使得到的输出(y)逼近采样数据(d)，使用LMS算法根据误差(e=d-y)对FIR滤波器的各个权系数进行调整。运行程序后观察缓冲区d[]、x[]、y[]、e[]和向量H的图形，验证自适应滤波的原理。三、实验（1）步骤1、建立DSP工程，编写并添加如下文件：linker.cmd使用上次实验的cmd文件即可；audio.h上次实验的头文件(定义了配置McBSP、AD50C、以及获取采样数据的函数)；board.h定义了初始化DSP、控制LED灯闪烁的函数；lmsfilter.c实

4、现LMS自适应滤波算法的源程序。主要程序如下：/**========================================================*autofilter.c*xd-ti-dsp-lab*========================================================*/#include#include#include"board.h"#include"audio.h"#defineBUFFER_SIZE102

5、4#defineFILTER_SIZE12//newdatapointintnewd;intnewx;intnewy;interr;intsum,delta,k;//databuffersintdBuffer[BUFFER_SIZE];intxBuffer[BUFFER_SIZE];intyBuffer[BUFFER_SIZE];inteBuffer[BUFFER_SIZE];intindex;//filtercells&coefficientsintX[FILTER_SIZE];inth[FILTER_S

6、IZE];//lmsstepconstintu=1000;//sub-functionsvoidclearDataBuffer();voiddoLMSfiltering();/**========main========*/voidmain(){init_dsp();open_mcbsp1();config_codec();clearDataBuffer();puts("datasamplingandlmsfilteringstart...");while(index

7、ead_sample();dBuffer[index]=newd;//storeinbuffernewx=newd+(rand()>>2);//addnoisetonewsamplexBuffer[index]=newx;//storeinbufferdoLMSfiltering();toggle_led3();index++;}printf("stoped!");}/**========clearDataBuffer========*/voidclearDataBuffer(){inti;/*clea

8、rbufferdata*/index=0;for(i=0;i