大家好，我是小夏，我來為大家解答以上問題。自適應(yīng)濾波器原理 pdf，自適應(yīng)濾波器很多人還不知道，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！

1、數(shù)學(xué)原理 　　以輸入和輸出信號的統(tǒng)計特性的估計為依據(jù)，采取特定算法自動地調(diào)整濾波器系數(shù)，使其達(dá)到最佳濾波特性的一種算法或裝置。

2、自適應(yīng)濾波器可 自適應(yīng)濾波器 以是連續(xù)域的或是離散域的。

3、離散域自適應(yīng)濾波器由一組抽頭延遲線、可變加權(quán)系數(shù)和自動調(diào)整系數(shù)的機構(gòu)組成。

4、附圖表示一個離散域自適應(yīng)濾波器用于模擬未知離散系統(tǒng)的信號流圖。

5、自適應(yīng)濾波器對輸入信號序列x(n)的每一個樣值，按特定的算法，更新、調(diào)整加權(quán)系數(shù)，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)。

6、　 　　20世紀(jì)4 自適應(yīng)濾波器 0年代初期，N.維納首先應(yīng)用最小均方準(zhǔn)則設(shè)計最佳線性濾波器，用來消除噪聲、預(yù)測或平滑平穩(wěn)隨機信號。

7、60年代初期，R.E.卡爾曼等發(fā)展并導(dǎo)出處理非平穩(wěn)隨機信號的最佳時變線性濾波設(shè)計理論。

8、維納、卡爾曼－波色濾波器都是以預(yù)知信號和噪聲的統(tǒng)計特征為基礎(chǔ)，具有固定的濾波器系數(shù)。

9、因此，僅當(dāng)實際輸入信號的統(tǒng)計特征與設(shè)計濾波器所依據(jù)的先驗信息一致時，這類濾波器才是最佳的。

10、否則，這類濾波器不能提供最佳性能。

11、70年代中期，B.維德羅等人提出自適應(yīng)濾波器及其算法，發(fā)展了最佳濾波設(shè)計理論。

12、 　　以最小均方誤差為準(zhǔn)則設(shè)計的自適應(yīng)濾波器的系數(shù)可以由維納-霍甫夫方程解得 　　式中W(n)為離散域自適應(yīng)濾波器的系數(shù)列矩陣(n)為輸入信號序列x(n)的自相關(guān)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(guān)列矩陣。

13、 　　B.維德羅提出的一種方法，能實時求解自適應(yīng)濾波器系數(shù)，其結(jié)果接近維納－霍甫夫方程近似解。

14、這種算法稱為最小均方算法或簡稱 LMS法。

15、這一算法利用最陡下降法，由均方誤差的梯 自適應(yīng)濾波器 度估計從現(xiàn)時刻濾波器系數(shù)向量迭代計算下一個時刻的系數(shù)向量 　　式中憕【ε2(n)】為均方誤差梯度估計， 　　ks為一負(fù)數(shù)，它的取值決定算法的收斂性。

16、要求，其中λ為輸入信號序列x(n)的自相關(guān)矩陣最大特征值。

17、 　　自適應(yīng) LMS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。

18、通常用超均方誤差與最小均方誤差的比值（即失調(diào)）評價自適應(yīng)濾波性能。

19、 　　抽頭延遲線的非遞歸型自適應(yīng)濾波器算法的收斂速度，取決于輸入信號自相關(guān)矩陣特征值的離散程度。

20、當(dāng)特征值離散較大時，自適應(yīng)過程收斂速度較慢。

21、格型結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)算法得到廣泛的注意和實際應(yīng)用。

22、與非遞歸型結(jié)構(gòu)自適應(yīng)算法相 自適應(yīng)濾波器 比，它具有收斂速度較快等優(yōu)點。

23、人們還研究將自適應(yīng)算法推廣到遞歸型結(jié)構(gòu)；但由于遞歸型結(jié)構(gòu)自適應(yīng)算法的非線性，自適應(yīng)過程收斂性質(zhì)的嚴(yán)格分析尚待探討，實際應(yīng)用尚受到一定限制。

24、 編輯本段應(yīng)用領(lǐng)域 　　自適應(yīng)濾波器應(yīng)用于通信領(lǐng)域的自動均衡、回波消除、天線陣波束形成，以及其他有關(guān)領(lǐng)域信號處理的參數(shù)識別、噪聲消除、譜估計等方面。

25、對于不同的應(yīng)用，只是所加輸入信號和期望信號不 自適應(yīng)濾波器 同，基本原理則是相同的。

本文到此講解完畢了，希望對大家有幫助。