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时间:2018-01-25
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1、毕业论文题目基于LMS自适应滤波器的MATLAB实现学院:电气系专业:应用电子专业班级:06222班学号:32(号)学生姓名:指导教师:起讫日期:20094.17-2009.6.1成都电子机械高等专科学校二○○九年六月五日基于LMS自适应滤波器的MATLAB实现专业:应用电子学号:学生姓名:郭永林指导教师:赵茂林摘要数字滤波器在数字信号处理中的应用广泛,是数字信号处理的重要基础。自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数使得滤波器输出和未知的输入之间的均方误差最小化,从而它可以实现最优滤波。自适应滤波器的
2、算法有很多,有RLS(递归最小二乘法)和LMS(最小均方算法)等。自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法,在信号处理中得到广泛应用。本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理,然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法),并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计。通过仿真,我们实现了LMS自适应滤波算法,并从结果得知步长和滤波器的阶数是滤波器中很重要的两个参数,并通过修改它们证实了这一点,其中步长影响着收敛时间,而且阶数的大小也会大大地影响自适应滤波器的性能。关键字:自适应滤波器MATLABLMS仿真IVTheRealizationofAda
3、ptiveFilterBasedonLMSbyApplyingMATLABAbstractDigitalfilterwhichiswidelyusedistheimportantbasementofthedigitalsignalprocessing.Adaptivefiltercanadjustitscoefficientsautomaticallytominimizethemean-squareerrorbetweenitsoutputandthatofanunknowninput,unnecessarytoknowtheautocorrelationfunctionsof
4、signalandnoiseinadvance,henceitcanrealizelinearlyoptimumfiltering.AdaptivefilterhasmanydifferentalgorithmssuchasRLS(RecursiveLeastSquare)andLMS(LeastMean-Square)algorithms.AlgorithmofadaptiveLMSisasimpleandveryusefulmethodwhichisusedtoestimategradient.Ithasbeenwidelyappliedinthesignalprocess
5、ingareas.Thispaperintroducesthestructureandtheprincipleoftheadaptivefilter,andthenintroducestheLMSalgorithm,atthesametime,ithascompletedthedesignofadaptiveLMSfilterbasedonMATLABplatformandrealizedtodecreasenoiseinsignalprocessing.Throughthesimulations,werealizethealgorithmofadaptiveLMS.Moreo
6、ver,wecanunderstandthereexisttwoveryimportantparameters,step-sizeandfilterorderMthroughtheresults.Wealsodemonstratethathowthestep-sizeaffectstheconvergenceratetowardtheunknownsystem,andhowthefilterorderMaffectstheperformanceofadaptivefilterbychangingthesetwoparameters.Keywords:AdaptiveFilter
7、MATLABLMSSimulationIV目录摘要IAbstractII目录III第一章绪论11.1滤波器概述11.2数字滤波器11.3滤波器发展11.4小结2第二章LMS自适应滤波器32.1自适应滤波器32.2自适应滤波器设计原理32.3自适应滤波器的结构及LMS算法42.3.1自适应滤波器结构42.3.2LMS算法52.4小结11第三章仿真软件MATLAB简介123.1MATLAB的概况123.1.1MATLAB产生的历史背景123.1.2MATLAB的语言特点133.2MATLAB仿真
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