lms自适应滤波器的dsp实现

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1、LMS自适应滤波器的DSP实现LMS自适应滤波器的DSP实现摘要在传统的LMS(LeastMeanSquare)算法中，固定步长的选取影响收敛速度与稳态误差，而且两者不可兼得。因此，为在相应的领域内合理使用此类算法，针对这个问题在对多种自适应滤波LMS类算法进行原理分析后，得出此类算法在不同领域的特点，对今后不同人群的合理使用提供了良好条件。为了达到最佳的滤波效果，使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性，提出了一种自适应算法：最小均方算法(LMS算法)。这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳健性，所以获得了极为广泛的

2、应用。针对用硬件实现LMS算法的自适应滤波器存在的诸多缺点，采用Matlab工具对基于LMS算法的自适应滤波器进行了仿真试验。仿真结果表明，应用LMS算法的自适应滤波器不仅可以实现对信号噪声的自适应滤除，还能用于系统识别。关键词：自适应滤波；LMS算法；Matlab；FIRIIILMSadaptivefilteroftheDSPtoachieveAbstractTheconvergentspeedandsteadystateerrorareaffectedbythefixedstepsizeandcannotbeimprovedsimul

3、taneouslyinclassicalLMSalgorithm.Therefore,touseitcorrectlyinrelevantfields,forthiscontradiction,afteranalyzingavarietyofLMSadaptivefilteringalgorithmsonprinciple,thecharacteristicofthesealgorithmsindifferentfieldsispresented,thisalsoprovidesdifferentpeople`scorrectusewit

4、habetterfoundation.Inordertoachievetheoptimumfilteringeffect,itmakestheadaptivefilteradjustitsunitsimpulseresponsecharacteristicsautomaticallyontheworkingenvironmentchanged.Thispaperpresentsakindofadaptivealgorithm:LeastMeanSquare(LMSalgorithm).Asthealgorithmisrealizedsim

5、plyandhasstabilitywithrespecttothechangeofsignalstatisticalcharacteristics,LMSalgorithmisusedwidely.AccordingtodisadvantagesofadaptivefiltertorealizeLMSusinghardwareadaptivefilterissimulatedwhichisbasedonLMSalgorithmwithMatlab.Resultsofsimulationshowthatthiskindofadaptive

6、filternotonlycanfilterthesignalnoise,butalsorecognizethesystem.Keywords：adaptivefiltering；LMSalgorithm；Matlab；FIR.III目录1绪论11.1研究目的和意义11.2研究背景及现状11.3本文研究内容22自适应滤波LMS类算法种类32.1传统LMS算法32.2变步长的LMS算法32.3变化域的LMS算法42.4DSP52.5MATLAB62.6本章小结63自适应滤波器的DSP实现73.1DSP实现73.1.1流程图73.1.2设计思

7、想83.2程序实现结果93.3本章小结114自适应滤波器的算法实现124.1自适应滤波器的MATLAB仿真124.2C语言的实现134.3汇编的实现144.4LMS应用实例194.4本章小结205总结和展望225.1总结225.2工作展望22参考文献23III1绪论1960年Widrow和Hoff提出最小均方误差(LMS)算法。LMS算法具有计算量小，结构简单，易于实现等诸多优点，尤其是这种算法是最先由统计分析法导出的一种实用算法，它是一类自适应滤波器的基础，因此在很多领域得到了广泛的应用【1】。1.1研究目的和意义自适应滤波器属于现代滤

8、波器的范畴，他是20世纪40年代发展起来的自适应信号处理领域的一个重要应用，其设计方法对滤波器的性能影响很大【2】。实际上自适应滤波器是一种能够自动调整本身参数的特殊维纳滤波器，在设计时不需要