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论文中心|计算机应用 ]变步长LMS自适应滤波器算法仿真研究 |
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| 原文： |
1 引言
滤波是当今信息处理领域的一种极其重要的技术。滤波是从复杂的信号中提取有用的信号，同时抑制噪声和干扰信号，以便有效地利用原始信号。滤波器实际上是一种选频系统，它对某些频率的信号予以很小的衰减，使该部分信号顺利通过；而对不需要的频率信号则予以很大的衰减，尽可能阻止这些信号通过。总的来说，滤波器可以分为经典滤波器和现代滤波器两大类。经典滤波器是假定输入信号x(n)中的有用成分和希望去掉的成分各占有不同的频带，即关于信号和噪声应具有一定的先验知识，这样当原始信号通过一个线性系统时无用的成分就可以滤掉。如果有用信号和噪声的频谱相互重叠，那么通过经典滤波器就无法去除噪声或干扰。而现代滤波器就能够解决上述问题。现代滤波器是把信号和噪声都视为随机信号，利用它们的统计特征（如自相关函数、功率谱等）导出一套最佳的估计算法，然后用硬件或软件予以实现。
2 LMS自适应滤波器
自适应滤波的研究始于20世纪50年代末，Widrow和Hoff等人最早提出了最小均方(LM S)算法。LMS算法由于其结构简单，计算量小，易于实现实时处理，因此在噪声对消、谱线增强、系统识别等方面得到广泛应用。众所周知，超量均方误差直接与步长成比例，然而步长减小，收敛时间增大。变步长LMS算法的提出为解决超量均方误差和收敛速度之间的矛盾开辟了一条有效的途径。这种方法是基于当权系数远离于最佳权系数 ，使用较大的步长，加快收敛速度；当权系数接近于最佳权系数 ，使用较小的步长，则获取较小的超量均方误差，从而提高整个算法的性能。
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| 目录： |
1 引言
2 LMS自适应滤波器
3 变步长LMS自适应滤波器的Matlab仿真
4 结语 |
| 参考资料： |
[1]曹亚丽. 自适应滤波器中LMS算法的应用.仪器仪表学报[J].2005.8
[2]兰瑞明，唐普英. 一种新的变步长LMS自适应算法.系统工程与电子技术[J].2005.7,Vol 27,No.7
[3]李洪伟，张长明. LMS自适应算法设计FIR, IIR数字滤波器的应用及比较.现代电子技术。2005.Vol.15
[4] 李眉眉，刘玉生，余义. 基于MATLAB的时变系统自适应控制的仿真.微计算机信息[J]。2004，Vol 8 |
| 简单介绍： |
| 本文分析了变步长LMS自适应滤波器算法的基本原理，并使用Matlab对其算法进行了编程设计，给出了具体的程序实现，具有比较强的借鉴作用。 |
 点评资料 :
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