自適應濾波器pdf

❶ 自適應濾波器的原理

設計最佳濾波器，要求已知關於信號和雜訊統計特性的先驗知識。但在許多情況下人們對此並不知道或知道甚少，某些情況下這些統計特性還是時變的。處理上述這類信號需要採用自適應濾波器。如地球物理信息處理中，地球物理場的趨勢分析，即場的滑動窗口處理方法就是典型的自適應濾波器的應用。

自適應信號處理器分為兩大類，一類是自適應天線，另一類則是自適應濾波器。微電子技術和超大規模集成（VLS1）電路技術的進步，促進了自適應信號處理技術的發展，使之獲得廣泛的應用。本節簡單介紹一下自適應濾波器的工作原理。

自適應濾波原理：自適應濾波器由參數可調的數字濾波器（或稱為自適應處理器）和自適應演算法兩部分組成，如圖3-12所示。參數可調數字濾波器可以是FIR數字濾波器或IIR數字濾波器，也可以是格型數字濾波器。輸入信號x（n）通過參數可調數字濾波器後產生輸出信號（或響應）y（n），將其與參考信號（或稱期望響應）d（n）進行比較，形成誤差信號e（n）。e（n）（有時還要利用x（n））通過某種自適應演算法對濾波器參數進行調整，最終使e（n）的均方值最小。因此，實際上自適應濾波器是一種能夠自動調整本身參數的特殊維納濾波器，在設計時不需要事先知道關於輸入信號和雜訊的統計特性的知識，它能夠在自己的工作過程中逐漸「了解」或估計出所需的統計特性，並以此為依據自動調整自己的參數，以達到最佳濾波效果。一旦輸入信號的統計特性發生變化，它又能夠跟蹤這種變化，自動調整參數，使濾波器性能重新達到最佳。

圖3-12 自適應濾波原理

圖3-12所示的自適應濾波器有兩個輸入：x（n）和d（n），兩個輸出：y（n）和e（n）。其中x（n）可以是單輸入信號，也可以是多輸入信號。其餘3個信號都是時間序列。在不同的應用場合中這些信號代表著不同的具體內容。

❷ 自適應濾波器的原理介紹，分類及特性急！急！急！

數學原理
以輸入和輸出信號的統計特性的估計為依據，採取特定演算法自動地調整濾波器系數，使其達到最佳濾波特性的一種演算法或裝置。自適應濾波器可 自適應濾波器
以是連續域的或是離散域的。離散域自適應濾波器由一組抽頭延遲線、可變加權系數和自動調整系數的機構組成。附圖表示一個離散域自適應濾波器用於模擬未知離散系統的信號流圖。自適應濾波器對輸入信號序列x(n)的每一個樣值，按特定的演算法，更新、調整加權系數，使輸出信號序列y(n)與期望輸出信號序列d(n)相比較的均方誤差為最小，即輸出信號序列y(n)逼近期望信號序列d(n)。 20世紀4 自適應濾波器
0年代初期，N.維納首先應用最小均方准則設計最佳線性濾波器，用來消除雜訊、預測或平滑平穩隨機信號。60年代初期，R.E.卡爾曼等發展並導出處理非平穩隨機信號的最佳時變線性濾波設計理論。維納、卡爾曼－波色濾波器都是以預知信號和雜訊的統計特徵為基礎，具有固定的濾波器系數。因此，僅當實際輸入信號的統計特徵與設計濾波器所依據的先驗信息一致時，這類濾波器才是最佳的。否則，這類濾波器不能提供最佳性能。70年代中期，B.維德羅等人提出自適應濾波器及其演算法，發展了最佳濾波設計理論。 以最小均方誤差為准則設計的自適應濾波器的系數可以由維納-霍甫夫方程解得 式中W(n)為離散域自適應濾波器的系數列矩陣(n)為輸入信號序列x(n)的自相關矩陣的逆矩陣,Φdx(n)為期望輸出信號序列與輸入信號序列x(n)的互相關列矩陣。 B.維德羅提出的一種方法，能實時求解自適應濾波器系數，其結果接近維納－霍甫夫方程近似解。這種演算法稱為最小均方演算法或簡稱 LMS法。這一演算法利用最陡下降法，由均方誤差的梯 自適應濾波器
度估計從現時刻濾波器系數向量迭代計算下一個時刻的系數向量 式中憕【ε2(n)】為均方誤差梯度估計， ks為一負數，它的取值決定演算法的收斂性。要求，其中λ為輸入信號序列x(n)的自相關矩陣最大特徵值。 自適應 LMS演算法的均方誤差超過維納最佳濾波的最小均方誤差，超過量稱超均方誤差。通常用超均方誤差與最小均方誤差的比值（即失調）評價自適應濾波性能。 抽頭延遲線的非遞歸型自適應濾波器演算法的收斂速度，取決於輸入信號自相關矩陣特徵值的離散程度。當特徵值離散較大時，自適應過程收斂速度較慢。格型結構的自適應演算法得到廣泛的注意和實際應用。與非遞歸型結構自適應演算法相 自適應濾波器
比，它具有收斂速度較快等優點。人們還研究將自適應演算法推廣到遞歸型結構；但由於遞歸型結構自適應演算法的非線性，自適應過程收斂性質的嚴格分析尚待探討，實際應用尚受到一定限制。
編輯本段應用領域
自適應濾波器應用於通信領域的自動均衡、回波消除、天線陣波束形成，以及其他有關領域信號處理的參數識別、雜訊消除、譜估計等方面。對於不同的應用，只是所加輸入信號和期望信號不 自適應濾波器
同，基本原理則是相同的

❸ 自適應濾波器的介紹

根據環境的改變，使用自適應演算法來改變濾波器的參數和結構。這樣的濾波器就稱之為自適應濾波器。

❹ 自適應濾波器原理的目錄

背景與預覽
第1章 隨機過程與模型
第2章 維納濾波器
第3章 線性預測
第4章 最速下降演算法
第5章 最小均方自適應濾波器
第6章 歸一化最小均方自適應濾波器
第7章 頻域和子帶自適應濾波器
第8章 最小二乘法
第9章 遞歸最小二乘自適應濾波器
第10章 卡爾曼濾波器
第11章 平方根自適應濾波器
第12章 階遞歸自適應濾波器
第13章 有限精度效應
第14章 時變系統的跟蹤
第15章 無限脈沖響應自適應濾波器
第16章 盲反卷積
第17章 反向傳播學習
後記
附錄A 復變數
附錄B 對向量微分
附錄C 拉格朗日乘子法
附錄D 估計理論
附錄E 特徵分析
附錄F 旋轉和映射
附錄G 復數Wishart分布
術語
參考文獻

❺ 自適應的自適應濾波器

自適應濾波器是能夠根據輸入信號自動調整性能進行數字信號處理的數字濾波器。作為對比，非自適應濾波器有靜態的濾波器系數，這些靜態系數一起組成傳遞函數。
對於一些應用來說，由於事先並不知道所需要進行操作的參數，例如一些雜訊信號的特性，所以要求使用自適應的系數進行處理。在這種情況下，通常使用自適應濾波器，自適應濾波器使用反饋來調整濾波器系數以及頻率響應。
總的來說，自適應的過程涉及到將價值函數用於確定如何更改濾波器系數從而減小下一次迭代過程成本的演算法。價值函數是濾波器最佳性能的判斷准則，比如減小輸入信號中的雜訊成分的能力。
隨著數字信號處理器性能的增強，自適應濾波器的應用越來越常見，時至今日它們已經廣泛地用於手機以及其它通信設備、數碼錄像機和數碼照相機以及醫療監測設備中。

❻ 什麼是自適應濾波器，具體作用和應用是什麼

達中抑制具有卜勒頻移的雜波干擾；數字通信網與模擬通信網之間多路TDM/FDM信號變換復接等等。

3.多維DF

在圖象處理、地震、石油勘探的數據處理中都用到多維DF（常用是二維DF），多維DF的設計，往往將一維DF優化設計直接推廣到多維DF中去。對於模糊和隨機雜訊干擾的二維圖象的處理，多維DF也能發揮很好的作用。

此外，還有波DF，它便於實現大規模集成；便於無源和有源濾波網路的數字模擬。

對於DF有待研究的課題有：系數靈敏度；舍入雜訊和極限環；多維逆歸濾波器的穩定性；各種硬體和軟體實現DF的研究等等。

其它新型濾波器

介紹幾種已得到廣泛應用的新型濾波器：

1.電控編程CCD橫向濾波器（FPCCDTF）

電荷耦合器（CCD）固定加權的橫向濾波器（TF）在信號處理中，其性能和造價均可與數字濾波器和各種信號處理部件媲美。這種濾波器主要用於自適應濾波；P-N序列和Chirp波形的匹配濾波；通用化的頻域濾波器以及作相關、褶積運算；語音信號和相位均衡；相陣系統的波束合成和電視信號的重影消除等。

2.晶體濾波器

它是適應單邊帶技術而發展起來的。在70年代，集成晶體濾波器的產生，使它發展產生一個飛躍，近十年來，對晶體濾波器致力於下面一些研究：實現最佳設計，除具有優良的選擇外，還具有良好的時域響應；尋求新型材料；擴展工作頻率；改造工藝，使其向集成化發展。它廣泛應用於多路復用系統中作為載波濾波器，在收發信中、單邊帶通信機中作為選頻濾波器，在頻譜分析儀和聲納裝置中作為中頻濾波器。

3.聲表面波濾波器

它是理想的超高頻器件。它的幅頻特性和相位特性可以分別控制，以達到要求，體積小，長時間穩定性好和工藝簡單。通常應用於：電視廣播發射機中作為殘留邊帶濾波器；彩色電視接收機中調諧系統的表面梳形濾波器，此外，在國防衛星通信系統中已廣泛採用。聲表面波濾波器是電子學和聲學相結合的產物，而且可以集成。所以，它在所有無源濾波器中最有發展前途。

❼ 研究自適應濾波器演算法的就業方向

科技公司或者工廠流水線。
自適應濾波器簡介在很多信號處理系統中，並沒有信號的先驗統計特性，不能使用某一固定參數的濾波器來處理，比如信道均衡、回聲消除以及其他因素之間的系統模型等.
自適應濾波器重新得到國內外研究者關注。自適應濾波器具有自我修正和跟蹤的特點，主要適用於隨機性雜訊和干擾濾除。因此可以往這一方向發展。

❽ 自適應濾波方法涉及的理論基礎有哪些

自適應濾波方法對某一點的濾波平滑，依賴於該點鄰域的信息統計，而該鄰域的尺寸范圍也由該鄰域的信息統計決定.自適應濾波方法常用於條紋密度變化較大的條紋圖像的預處理。

原理：利用前一時刻獲得的濾波結果，自動調節現時刻的濾波器參數，以適應信號和雜訊的未知特性，從而實現最優濾波。

最優的准則：

1、最小均方誤差准則（minimum mean square error, MMSE）

使誤差的均方值最小

2、最小二乘准則（least square error, LSE）

使誤差的平方和最小

(8)自適應濾波器pdf擴展閱讀

自適應濾波的研究對象是具有不確定的系統或信息過程。這里的「不確定性」是指所研究的處理信息過程及其環境的數學模型不是完全確定的。其中包含一些未知因素和隨機因素。

任何一個實際的信息過程都具有不同程度的不確定性，這些不確定性有時表現在過程內部，有時表現在過程外部。從過程內部來講，描述研究對象即信息動態過程的數學模型的結構和參數是設計者事先並不一定能確切知道的。作為外部環境對信息過程的影響，可以等效地用擾動來表示。

這些擾動通常是不可測的,它們可能是確定性的，也可能是隨機的。此外,還有一些測量噪音 也以不同的途徑影響信息過程。這些擾動和雜訊的統計特性常常是未知的。

面對這些客觀存在的各式各樣的不確定性，如何綜合處理該信息過程，並使得某一些指定的性能指標達到最優或近似最優，這就是自適應濾波所要解決的問題。

❾ 自適應濾波器原理

自適應濾波器的原理就是把它放入水中自動滾水達到適合

❿ 自適應濾波器的概述

一般情況下，不改變自適應濾波器的結構。而自適應濾波器的系數是由自適應演算法更新的時變系數。即其系數自動連續地適應於給定信號，以獲得期望響應。自適應濾波器的最重要的特徵就在於它能夠在未知環境中有效工作，並能夠跟蹤輸入信號的時變特徵。