自适应滤波器的设计与实现-通信专业毕业论文

自适应滤波器的设计与实现北京石油化工学院毕业设计（论文）任务书学院（系、部）信息学院专业通信工程班级通092学生姓名熊洁指导教师/职称张宁/教授1.毕业设计（论文）题目自适应滤波器的设计与实现2.任务起止日期：2013年2月28日至2013年6月173.毕业设计（论文）的主要内容与要求自适应滤波是利用前一时刻已获得的滤波器参数的结果自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器实质上就是一种能调节其自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。自适应滤波系统具有很强的自学习、自跟踪能力和算法实现性。自适应滤波是信号处理的重要基础，近年来发展很快，在各个领域取得了广泛的应用。设计自适应滤波器，在输入信号特性未知或者输入信号特性变化时，能够调整滤波器的参数，以达噪声干扰的抵消，并进行仿真。任务与要求：1.调研收集资料2.翻译外文，不少于2万字符3.方案论证4.软件平台仿真实现自适应滤波器的设计与实现提交成果：1.英文两万翻译为五千中文2.自适应滤波器设计程序3.撰写毕业论文一份4.主要参考文献[1]于洋.一种改进的LMS自适应滤波器设计[D].[本科学位论文].北京：北京石油化工学院，2009[2]丁玉美.数字信号处理[M].西安：西安电子科技大学出版社，2002[3]王姣.自适应滤波器的MATLAB仿真[D].[本科学位论文].北京：北京石油化工学院，2002[4]薛小梅.一种基于LMS算法的自适应滤波器设计[D].[本科学位论文].北京：北京石油化工学院，2006[5]吴燕.一种自适应滤波器的设计与仿真[J].科技广场，2010，第7期：59-61[6]程玉柱.自适应滤波器的算法比较研究[J].大庆师范学报，2008，第2期：23-26[7]张立萍.RLS自适应滤波器的Matlabe设计与仿真[J].赤峰学院学报，2011，第4期：25-26[8]蒙俊甫.LMS自适应滤波器的仿真与实现[J].设计参考，2009，第9期：67-73[9]程玉柱.自适应滤波器的算法比较研究[J].大庆师范学报，2008，第2期：23-26[10]吴正茂.自适应滤波器及其应用研究[J].南昌水专学报，2004，第2期：36-40[11]向大威、温、顾亚平.自适应滤波器的几种全更新算法[J]中国科学院东海研究站[12]SimonHaykin.AdaptiveFilterThearo[M].北京：电子工业出版社，2006[13]李勇、徐震.MATLAB辅助现代工程数字信号处理[M].西安电子科技大学出版社，2002.10[14]王世一.数字信号处理[M].北京理工大学出版社，2012[15]张立萍.RLS自适应滤波器的Matlabe设计与仿真[J].赤峰学院学报，2011，第4期：25-265.进度计划及指导安排2.28—3.12查询收集相关资料，翻译外文3.13-3.29查询资料，撰写开题报告3.30-4.12学习理论知识4.13-4.19学习编程自适应滤波器的设计与实现4.20-5.10课题程序设计5.11-5.20程序调试及优化5.21-6.5学习论文编写规范，编写论文6.6-6.16规范材料，准备答辩任务书审定日期年月日系（教研室）主任（签字）任务书批准日期年月日教学院（系、部）院长（签字）任务书下达日期年月日指导教师（签字）计划完成任务日期年月日学生（签字）自适应滤波器的设计与实现I摘要最小二乘(RLS)法是一种典型的有效的数据处理方法。由著名学者高斯在1795年提出，他认为根据所获得的观测数据来推断未知参数时，未知参数最可能的值是这样一个数据，即它使各项实际观测值和计算值之间的差的平方乘以度量其精度的数值以后的和为最小。这就是著名的最小二乘法。自适应滤波算法根据的最佳准则为最小均方误差准则。自适应算法的目标在于，使滤波器输出与需要信号的误差的平方的统计平均值最小。这个准则根据输入数据的长期统计特性寻求最佳滤波。最小二乘法对不同的数据组导出不同的“最佳”滤波器。因而常说最小二乘法导出的最佳滤波器是“精确”的。递推最小二乘法(RLS)是最小二乘法的一类快速算法。本文基于matlab进行仿真，研究不同输入和信噪比滤波器的性能。通过对比实验，分析收敛性和滤波效果，确定了滤波器正则化系数的选取，信噪比高正则化系数选取小正常数，反之取大正常数。对不同类型滤波器输入信号独立实验，周期型号和非周期信号的滤波器效果都较好，但周期信号的滤波效果更好。但从程序的运行时间上看，其复杂度高，计算量比较大。关键词：自适应滤波器，最小二乘法，matlab仿真自适应滤波器的设计与实现IIAbstractLeastsquares(RLS)methodisakindoftypicaleffectivedataprocessingmethod.Gaussproposedin1795byfamousscholars,hethinks,accordingtotheobserveddatatoinferunknownparameterisobtained,theunknownparametersisthemostpossiblevaluesthatadata,whichmaketheactualobservedvaluemultipliedbythesquaremeasureofthedifferencebetweencalculatedvalueandtheaccuracyofnumericalandlatertoaminimum.Thisisthefamousleast-squaremethod.Adaptivefilteringalgorithmbasedonoptimumcriterionfortheminimummeansquareerrorcriterion.Adaptivealgorithm'sgoalistomakethefilteroutputandsignalstatisticalaverageofthesquarederrorisminimal.Thecriteriaaccordingtothelong-termstatisticalcharacteristicsoftheinputdataforoptimalfilter.Leastsquaresmethodfordifferentdatasetsderiveddifferentbestfilter.Thusderivedtheoptimumfilteroftensayleast-squaremethodisaccurate.Recursiveleastsquares(RLS)isafastalgorithmoftheleast-squaremethod.thispaperstudiestheperformanceofthefilterinputandSNRandsimulationbasedonmatlab.Convergenceanalysisandfilteringeffectbyexperiment,confirmedthefilterselectionofregularizationcoefficient,highSNRregularizationcoefficientselectednormalnumber,insteadtakedazhengconstant.Fordifferenttypesoffilterinputsignalindependentexperiment,thecyclemodelandaperiodicsignalfiltereffectsarebetter,buttheperiodicsignalfilteringeffectisbetter.Butlookfromtheprogram'srunningtime,itscomplexityishigh,therelativelylargeamountofcalculation.Keywords：Adaptivefiltering,theleastsquaremethod,emulationverifybyMATLAB自适应滤波器的设计与实现目录第一章前言.....................................................................................................................11.1自适应滤波器简介.............................................................................................11.2选题背景及研究意义.........................................................................................11.3国内外研究发展现状.........................................................................................2第二章自适应滤波器的基础理论.................................................................................42.1滤波器概述.........................................................................................................42.1.1滤波器简介.................................................................................................................42.1.2滤波器分类.................................................................................................................42.1.3数字滤波器概述.........................................................................................................42.2自适应滤波器基本理论.....................................................................................72.3自适应滤波器的结构.........................................................................................9第三章自适应滤波器递归最小二乘算法....................................................................113.1递归最小二乘算法............................................................................................113.1.1递归最小二乘算法简介............................................................................................113.1.2正则方程......................................................................