并行IIR滤波器设计_文档下载 亿万文档 免费下载 当前位置： & & 并行IIR滤波器设计 并行IIR滤波器设计 并行IIR滤波器设计 ，利用多块查找表使得硬件规模极大地减小，提出了并行和串行相结合的设计方案，并且实现了级联方式的10阶IIR低通滤波器，又在Ouartus Ⅱ7.1软件平台上，采用Cyclone系列器件中的EPlC60240C8，对设计的滤波器进行了仿真验证，然后对Matlab理论值和仿真值进行了比较分析，验证了设计的IIR滤波器的正确性。最后，还制作了硬件电路，以不同频率的方波作为输入信号，测试滤波效果。 实验系统测试结果表明，本文所设计的滤波器硬件规模较小，是对DA设计方法的一种发展改进，改进后系统最高时钟频率达到了80MHz以上，体现了设计的实时性。同时，只要将查找表进行相应的改动，就能分别实现低通、高通、带通IIR滤波器，体现了设计的灵活性。 7.期刊论文 陆克中.吴璞.王汝传.LU Ke-zhong.WU Pu.WANG Ru-chuan 基于粒子群优化算法的自适应IIR滤波器设计 -计算机工程与设计) 针对自适应无限冲激响应(infinite impulse response,IIR)数字滤波器的设计实质上是一个多参数优化问题,提出了一种用粒子群优化算法(particleswarm optimization,PSO)设计IIR数字滤波器的方法.将滤波器的设计问题转化为滤波器参数的优化问题,利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效并行搜索以获得参数的最优化,基于多个典型系统的随机数值仿真以及与最小二乘方法的比较研究,验证了该方法的有效性、全局性和对初值的鲁棒性. 8.学位论文 乔杰 语音回波抵消关键问题的研究 2008 回波存在于通信传输系统中,一般可分为电学回波和声学回波。电学回波是由于混合交换器中阻抗不匹配,输入信号被混合变换器反射而产生。声学回波是由于环境反射和麦克风与扬声器之间的声学耦合产生,这种回波广泛存在于视频会议系统、车载免提系统和人机交互系统中。本文的研究范围限定于声学回波。 声学回波抵消技术主要有：(1)移频技术；(2)子带中心削波技术；(3)语音控制开关技术；(4)梳状滤波技术；(5)自适应回波抵消技术。以上这些方法中,自适应回波抵消技术是国际上公认的应用最为成功回波抵消技术,也是目前声学回波抵消领域中应用最为广泛的技术。其基本思想是估计回波路径的参数,利用自适应滤波器产生一个模拟的回波路径并产生模拟的回波信号,然后从接收信号中减去模拟信号从而实现回波抵消。常用自适应回波抵消器有FIR结构和IIR结构。IIR滤波器由于自身的稳定性问题,导致了其在自适应回波抵消中极少应用,因此绝大多数的自适应回波抵消系统都是基于FIR滤波器的。本文针对基于FIR滤波器的自适应声学回波抵消系统,从以下两个方面开展了一些研究工作： 1)研究了入耳主观听觉特性在回波抵消中的应用。在声学回波抵消应用中,人耳才是抵消效果的最终评判者,因此在回波抵消应用中应该充分考虑到人耳的主观特性。 本文中提出了两种算法：利用人耳听觉特性的回波抵消算法和利用人耳听觉掩蔽效应的子带双声道回波抵消算法。这两个算法在自适应滤波过程中都充分考虑到了人耳的特殊性,前一个算法在频域自适应算法中引入了人耳的频响特性,使自适应算法按照符合人耳主观特性的规律收敛,后一个算法则充分利用人耳的听觉掩蔽效应,在不引入“畸变”的前提下最大程度的改善双声道输入信号的相关性,从而提升自适应算法的收敛性。 2)研究了基于凸集投影技术的回波抵消算法。基于凸集投影技术的自适应滤波算法近些年来在回波抵消领域中受到了广泛的关注和研究,本文从三个方面研究了相关算法在回波抵消中的应用:a)在凸集投影技术的基础上,本文提出了一种峭度次梯度投影算法并通过仿真实验验证了该算法在声学回波抵消应用中的有效性。b)针对在回波抵消领域中研究较为深入的并行次梯度投影算法给出了一种新颖的步长因子寻优方法。c)从“角度寻优”的方向出发,给出了并行次梯度投影算法的一种加速算法。 9.学位论文 郑陶冶 基于遗传算法的自适应噪声抵消研究 2003 针对传统的自适应噪声抵消算法存在容易陷入局部极值点和不易收敛的问题,本文利用遗传算法的全局收敛特性,构造了基于遗传算法的自适应噪声抵消系统,分别采用基于二值编码和基于实数编码的遗传算法进行仿真。 根据仿真结果,基于FIR滤波器结构的系统虽然有着结构简单的优点,但当参考噪声信道传输函数为ARMR模型时,算法的搜索效果相对IIR滤波器结构较差。因此本文采用了IIR滤波器结构的系统。 仿真结果显示,对于自适应噪声抵消问题,直接采用实数编码的遗传算法与常用的基于二进制编码的GA相比可以提高解的精度和运算速度。针对遗传算法所存在的未成熟收敛和局部搜索能力较差的问题,本文采用小生境技术以有效保持群体的多样性,避免了算法的未成熟收敛。然后将遗传算法与基于梯度的算法相结合得到混合遗传算法,仿真结果表明该算法可以有效地提高算法的局部搜索能力,从而提高了算法的搜索精度和速度。 UNDX交叉算子有着很好的全局搜索性能；单亲遗传算法可以解决“早熟收敛”问题；cGA可以降低遗传算法对内存的要求。对这些算法的研究都有着各自的意义,本文将其应用到自适应噪声抵消系统,并给出了相应的仿真结果本文的最后探讨了遗传算法的并行化处理和硬件实现问题。 10.期刊论文 王政炳.张殿治.Wang Zhengbing.Zhang Dianzhi 一种基于神经网络的非线性自适应滤波器 -系统工程与电子技术) 提出了基于Adaline-MLP递归神经网络的非线性自适应滤波器.这种新的滤波器运用了自适应IIR滤波器理论,具有神经网络分布式并行信息处理,较好的容错特性和鲁棒效应等优点,且比传统的滤波器有更好的收敛特性,并可方便地实现非线性滤波.此外,还给出了Adaline-MLP递归网络在线滤波算法及其在非线性自适应噪声抵消器中的应用.最后进行了计算机仿真. 引证文献(2条) 1.骆鲁秦 优化ⅡR数字滤波器的FPGA实现[学位论文]硕士 2006 2.梁瑞宇.江冰 一种高效IIR滤波器的结构设计及其FPGA实现[期刊论文]-河海大学常州分校学报 2005(3) 本文链接：/Periodical_dianzixb.aspx 下载时间：日 Word文档免费下载： （下载1-5页，共5页） IIR滤波器的设计实例例1 设采样周期T=250μs(采样频率fs =4kHz),用脉 冲响应不变法和双线性变换法设计一个三阶巴特沃兹 滤波器,其3dB边界频率为fc =1kHz。...基于DSP 的 IIR 滤波器系统设计 摘要随着计算机和信息技术的飞速发展, 数字信号...由于 DSP 控制器具有许多独特的结构,例如采用多组总线结构实现并行处理,独 立的...针对IIR数字滤波器并行结构和串行结构实现形式的优缺点,提出 了并行和串行相结合的设计方案,在节约器件资源和提高速度技术方面作出 有益的探索。 亘直童通太堂亟±...具有以下显著的优点:精度高、灵活性大、可靠 性高、易于大规模集成、并行处理等...进行 IIR 滤波器设计,就是利用幅值映射关系,将熟知的模 拟滤波器转换为数字...而TMS320F28035芯片的CLA是一个独立 并行控制的单元,它能替CPU分担处理一些诸 ...40kHz的正 弦波通过IIR低通滤波器后则可以完全滤除,满 足设计的要求。27 611...基于CPLD的并行I2R数字滤波器的设计_信息与通信_工程科技_专业资料。基于cpld ...(IIR).该文就分别对这两类数字滤波器的设计和实现来进行分析研究.在FIR滤波器...3、熟悉Butterworth滤波器设计方法及特点 二、实验原理(一) 、IIR 数字滤波器的设计步骤: ① 按照一定规则把给定的滤波器技术指标转换为模拟低通滤波器的技术指标;...毕业论文-数字滤波器设计... 45页 1下载券 基于MATLAB一种IIR数字带... 4页...如内部带有乘法器,累加器,采 用流水线工作方式及并行结构,多线,速度快,配有...基于并行神经网络的二维FIR数字滤波器设计_专业资料。通过对二维FIR线性相位滤波器的幅频响应特性的分析,提出了一种用并行神经网络算法来设计二维FIR线性相位数字滤波器...第9章 IIR滤波器设计_物理_自然科学_专业资料。第9章 IIR滤波器设计 滤波器性能指标 理想低通滤波器 T H r ( j?) ? ?c ?c ? 截止频率 实际滤波器幅度...新的滤波 逆投影成像算法_文档库 文档库最新最全的文档下载 当前位置： & 新的滤波 逆投影成像算法 新的滤波 逆投影成像算法 （32）Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 新的滤波-逆投影成像算法 王保平1，张麟兮1，范九伦2，谢维信3WANG Bao-ping 1，ZHANG Lin-xi 1，FAN Jiu-lun 2，XIE Wei-xin 3 西安7100721. 西北工业大学无人机特种技术国防科技重点实验室， 西安7100612. 西安邮电学院信控系， 广东深圳5180603. 深圳大学信息工程学院， 1.National Key Laboratory of UVA Specialty Technique ，Northwestern Polytechnical University ，Xi ’an 710072，China Xi ’an Institute of Post and Telecommunications ，Xi ’an 710061，China 2.Department of Information and Control ， 3.Institute of Information Engineering ，Shenzhen University ，Shenzhen ，Guangdong 518060，China E-mail ：wbpluo@http://www.wendangku.net/doc/5f228dfb58fafab069dc02d4.html WANG Bao-ping ，ZHANG Lin-xi ，FAN Jiu-lun ，et al.New filtered back-projection http://www.wendangku.net/doc/5f228dfb58fafab069dc02d4.html puter Engineering and （32）：Applications ，-18. Abstract ：The filtered back-projection algorithm is relatively perfect algorithm in turntable imaging ，it is widely used in CT and so making imaging quality descend.A new filtered signal processing.The time frequency coupling of the algorithm is neglected ， back-projection algorithm is proposed.The new method is tested by using practice measure data and simulating data ，the experi －mentation results show that the new algorithm is effective. Key words ：time frequency coupling ；filtered back-projection ；imaging 摘要：滤波-逆投影是一种公认的比较理想的转台成像方法，广泛应用于很多领域。但该算法忽略了时频耦合问题，使其成像效果受到了一定的影响。为此，提出了一种新型的滤波-逆投影算法。经过实验分析对比，证明了新算法的有效性。关键词：时频耦合；滤波-逆投影；成像 （2009）DOI ：10.3778/j.issn.09.32.005文章编号：-0016-03文献标识码：A 中图分类号：TN911.23 滤波逆投影算法（FBP ）是一种常用的数值计算方法，在CT 技术和信号处理中得到了广泛的应用[1]。该算法分为两步：第一步为滤波，其中滤波函数的构建非常关键[2－6]，滤波函数的优劣对成像效果会产生比较大的影响。第二步是投影，其数学模型是一个积分累积过程，因此该算法的实时性较差[6－8]。目前一些新型的滤波逆投影算法基本上是围绕上述问题而展开研究的。 经过比较深入的分析，发现滤波-逆投影算法没有考虑由 于运动而引起的时频耦合问题，导致成像几何位置出现了一定的偏差，影响了成像的最终效果。针对上述问题，提出了一种新型的滤波-逆投影算法，新算法首先利用线性变换消除了时频 耦合，接着，再进行滤波，最后利用逆投影来实现二维成像。由于新算法考虑了成像中存在的时频耦合问题，其成像效果比现有的滤波-逆投影算法的成像效果更好，实验结果也证明了新算法的有效性。 雷达等效合成孔径雷达 图1旋转目标成像几何关系图 1滤波-逆投影成像算法 如图1所示，天线向目标发射雷达波信号，接收到的回波为： ，）E （s f θ= ）y exp[-j4πR-R ）]dx d y 乙乙g （x ，0 式中g （x ，）表征了雷达目标的二维散射中心分布，即目标散射y 基金项目：陕西省科技厅工业攻关计划（the Industry Research Plan of Shaanxi Province Science and Technology Department ，China under Grant ；西安市应用发展研究计划（the Application Development Plan of Xi ’No.）an Science and Technology Bureau ，China under ）。Grant No.YF07026 作者简介：王保平（1964-），男，博士后，副教授，主要研究方向为图像处理、雷达成像；张麟兮，研究员；范九伦，教授，博导；谢维信，教授，博导。收稿日期： 修回日期： Word文档免费下载： 反射式超声计算机层析成像算法研究_陈彦华_互联网_IT/计算机_专业资料。DOI : ...( , 并利用滤波逆 投影 法得到重 一 x 再按 ( 3 ) 将新的误 差项 f...滤波反投影法重建 CT 图像实验指导书 一、 实验...上就是如何从投影数据中解算出成像平面上各像素点...为了在二维逆变换中采用快速傅立叶变换算法, 通常在...逆投影算法多点目标成像结果直线聚束SAR近似法多点目标成像结果 35 三种方法的...CSAR空间域低通滤波降低副瓣像载频:200MHz 带宽:60MHz 距离向 剖面 方位向 ...该算法与1 引言计算机断层成像(ComputedTomography,...作为一种逆问题求解的方法,研究从投影重建图像的 ...例如范慧荣提出一种新的窗函数[4],利 用该滤波...第九章 图象重建 9.1 概述 9.2 基本原理 9.3 滤波——逆投影法 9.4 代数投影变换法 9.5 图象重建技术的应用 第九章 9.1 概述 图象重建 由物体截面投影来重建...地理与生物信息学院 2012 / 2013 学年 第二 学期 实验报告 课程名称: 医学图像处理和成像技术 实验名称:CT 反投影滤波重建算法设计 班学指 级生导 学姓教 号...关键词 : 微波成像 ; 球面波滤波一 逆投影算法 ;成像诊断 中图分类号:TP2 文献标识码 :A 国家标准学科分类代码 :520.604 Technology of the standard ball ...摘 要 针对紧缩场成像系统造价昂贵 ,设计了一种新的近距离微波成像系统 。采用合作目标建立数字建模 ,推导了严格的 成像公式 ,应用球面波滤波-逆投影算法进行快速...展开法中迭代算法做出改进,提出 新的对称块迭代算法...在散射断层成像中, 讨论了类似于CT中的滤波反投影...Radon逆变换公式 中心切片定理 亦可写为: 对滤波器...发布时间： 00:51:41 资源格式：DOC 内容详情： 绪论自适应算法的研究背景早在世纪年代，就对平稳随机信号建立了文献致谢第一章 绪论--第一章 &nbs输入信号的统计特性偏离涉及条件，则它就不再是最佳的了，这在实际应用中受到了限制。 信号与噪声的先验统计知识。 这种滤波器的实现差不多像维纳滤波器那样简单，而滤波性能几乎如卡尔曼滤波器一样好。 因此近几十年来，自适应滤波里理论和方法得到了迅速发展。 在最近几十年中，数字信号处理技术取得了飞速发展。 数字信号处理技术的巨大发展，使得其中的某些研究方向已经独立出来，成为了新的领域。 &nb回波抵消信道均衡系统辨识噪声消除本章小结第五章自适应滤波算法的Matlab仿真实现Matlab语言的re,andtheadaptivealgorithmmatlabsimulationprovedthattheapparentadaptivefilteringeff... 部分内容简介：&&&&&&&&......&&&&&&&&re,andtheadaptivealgorithmmatlabsimulationprovedthattheapparentadaptivefilteringeffectKeyword：Adaptivefilter，LMSalgorithm，AdaptivenoiseCancellation,Matlab--摘要IIAbstractIV第一章&&&&&&&&绪论自适应算法的研究背景自适应算法的现状频域算法和时域算法的比较自适应算法的发展前景第二章自适应滤波的各种算法自适应算法的基本原理基于维纳滤波理论的方法[]基于卡尔曼滤波理论的方法基于最小二乘准则的方法几种具体常用自适应滤波算法简介RLS自适应滤波算法变换域自适应滤波算法仿射投影算法共辆梯度算法基于子带分解的自适应滤波算法基于QR分解的自适应滤波算法本章小结第三章LMS自适应算法引言LMS自适应算法具体算法LMS自适应算法性能分析自适应收敛性平均MSE——学习曲线失调系数频域LMS自适应算法的算法研究与实现基本原理收敛特性失调实现频域滤波的Matlab源程序本章小结第四章自适应滤波的应用引言回波抵消信道均衡系统辨识噪声消除本章小结第五章自适应滤波算法的Matlab仿真实现Matlab语言的基本介绍华南理工大学学士学位论文仿真算法与结果自适应噪声消除仿真自适应自适应陷波器仿真第六章总结参考文献致谢第一章&&&&&&&&绪论--第一章&&&&&&&&绪论自适应算法的研究背景早在世纪年代，就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论[]，根据有用信号和干扰噪声的统计特性（自相关函数或功率谱），以线性最小均方误差估计准则所设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。&&&&&&&&这种滤波器能最大程度地消除干扰噪声，提取有用信号，但是，当输入信号的统计特性偏离涉及条件，则它就不再是最佳的了，这在实际应用中受到了限制。&&&&&&&&到了年代，由于空间技术的发展，出现了卡尔曼滤波理论，即利用状态变量模型对非平稳、多输入输出随机序列作最优估计。&&&&&&&&现在，卡尔曼滤波器已成功地应用到许多领域，它既可以对平稳和非平稳的随机信号作线性最佳滤波，也可以作非线性滤波，实质上，维纳滤波器也是卡尔曼滤波器的一个特例。&&&&&&&&然而，再设计卡尔曼滤波器的时候，必须知道产生输入过程的系统的状态方程和测量方程，即要对信号和噪声的统计特性有先验知识。&&&&&&&&但是在实际中，往往难以预知这些统计特性，因此实现不了真正的最佳滤波[]。&&&&&&&&WidrowB等于年提出的自适应滤波理论，可使自适应滤波系统的参数自动地调整而达到最佳，而且在设计时，只需要很少或者根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。&&&&&&&&这种滤波器的实现差不多像维纳滤波器那样简单，而滤波性能几乎如卡尔曼滤波器一样好。&&&&&&&&因此近几十年来，自适应滤波里理论和方法得到了迅速发展。&&&&&&&&在最近几十年中，数字信号处理技术取得了飞速发展。&&&&&&&&数字信号处理技术的巨大发展，使得其中的某些研究方向已经独立出来，成为了新的领域。&&&&&&&&如果可以准确得到待处理信号的信息，则设计者就可以很容易地选择最合适的算法来对信号进行处理。&&&&&&&&如果待处理信号的统计特性是未知的，那么采用固定的算法就不能有效地处理信号。&&&&&&&&解决方法是采用自适应滤波器，这种滤波器可以通过其内部参数的最优化来自动改变其特征。&&&&&&&&自适应滤波算法在统计信号处理的许多应用中都是非常重要的。&&&&&&&&所以，多年以来，自适应信号滤波器一直都是研究的热点，也是近年以来发展起来的一种最佳滤波方法。&&&&&&&&它是在维纳滤波，Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。&&&&&&&&由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。&&&&&&&&从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。&&&&&&&&自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。&&&&&&&&“不确定”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。&&&&&&&&其中包含一些未知因数和随机因数。&&&&&&&&任何一个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外部。&&&&&&&&从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是我们事先不知道的。&&&&&&&&作为外部环境对信息过程的华南理工大学学士学位论文影响，可以等效地用扰动来表示，这些扰动通常是不可测的，它们可能是确定的，也可能是随机的。&&&&&&&&此外一些测量噪音也是以不同的途径影响信息过程。&&&&&&&&这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的。&&&&&&&&面对这些客观存在的各种不确定性，如何综合处理信息过程，并使某一些指定的性能指标达到最优或近似最优，这就是自适应滤波所要解决的问题。&&&&&&&&[]自适应算法的现状自适应滤波器理论与技术是年代末发展起来的，它对复杂信号的处理具有独特的功能。&&&&&&&&自适应滤波器在信道均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、雷达杂波抵消、相参检测、系统辨识、系统建模及生物医学电子等方面有着极其广泛的应用。&&&&&&&&有限冲击响应滤波器的自适应算法主要包括递归最小平方算法（RLS）和最小均方自适应算法（LMS）。&&&&&&&&RLS算法尽管在系统辨识和时间序列分析领域中有广泛的应用改善了快速仿射投影算法在有限精度运算时的数值稳定性。&&&&&&&&共辆梯度算法虽然RLS算法收敛速度快,但其计算复杂度很高,因为它需要估计逆矩阵。&&&&&&&&假如被估计的逆矩阵失去正定性,就会引起算法发散；并且算法实现所需的存储量极大,不利于实现。&&&&&&&&一些快速RLS算法虽降低了RLS算法的计算复杂度,但都存在数值稳定性问题。&&&&&&&&共扼梯度自适应滤波算法[]不含有RLS算法中的矩阵运算,也没有某些快速RLS算法存在数值稳定性问题,它保留了RLS算法收敛速度快的特点。&&&&&&&&Alan[]等提供和分析了共辘梯度法在自适应滤波中的两种实现方法,这两种方法对原始的共扼梯度法作了一些修改,并且对这两种算法的收敛性能和失调作了比较,建立了算法的稳定范围。&&&&&&&&基于子带分解的自适应滤波算法基于子带分解自适应滤波的基本原理是将输入信号与参考信号经过分解滤波器组抽取华南理工大学学士学位论文进行子带分解,对信号按频带划分,然后在各个子带上分别进行自适应滤波,再将子带信号内插后通过合成滤波器组得到最后的合成信号。&&&&&&&&其中,由于对信号进行了抽取,使完成自适应滤波所需的计算量得以减小；而在子带上进行自适应滤波使收敛性能又有所提高。&&&&&&&&在信号的子带分解中,存在着由于分解滤波器组的非理想特性引起的子带信号混叠的问题为了避免混叠对自适应滤波的影响,Gilloire[]采用加入子带间滤波的方法,而Peraglia等采取在抽取时过采样的方法。&&&&&&&&一般来说,信号的子带分解处理有如下优点:采样间隔增大引起滤波器抽头数目减少,减小了计算复杂性；采样间隔扩大后,输入信号本身的自相关也减弱,可以提高算法的收敛性能为了提高信号子带分解自适应滤波器的收敛速度Deleon等认为,经过子带分解后,抽取引起部分信号的浪费,采用MultirateReoeatingMethod可以利用那些被浪费的信号成分,通过增加单位时间内对权值的更新次数,获得更快的收敛速度。&&&&&&&&基于QR分解的自适应滤波算法基于QR分解的递推最小二乘自适应滤波算法首先采用Givens旋转变换把加权输入信号矩阵变换为上三角矩阵,然后再利用回代求解三角矩阵方程,计算自适应滤波器权系数向量。&&&&&&&&QR分解类自适应滤波算法有以下一种:)QR-RLS算法；)ExtendedQR-RLS算法；)InverseQR-RLS算法。&&&&&&&&基于QR分解的自适应滤波算法对输入信号矩阵直接进行更新,因此在有限精度运算条件下,具有良好的数值稳定性。&&&&&&&&各种QR分解的快速自适应滤波算法可以直接计算估计误差,并不需要更新权系数向量。&&&&&&&&而基于逆QR分解的递推最小三乘自适应滤波算法可以直接更新权系数向量,并且避免了复杂的回代运算。&&&&&&&&本章小结本章对各种类型的自适应滤波算法进行了简单的总结分析。&&&&&&&&维纳滤波算法的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。&&&&&&&&但是同样要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足，同时它也不能用于噪声为非平稳的随机过程的情况，对于向量情况应用也不方便。&&&&&&&&卡尔曼滤波算法的应用相当广泛，它既可以对平稳和非平稳的随机信号作线性最佳滤波，也可以作非线性滤波。&&&&&&&&变换域类算法也是通过作某些正交变换使输入信号自相关矩阵的特征值发散程度变小,提高收敛速度。&&&&&&&&信号的子带分解能降低输入信号的自相关矩阵的特征值发散程度,从而加快自适应滤波算法的收敛速度,同时便于并行处理,带来了一定的灵活性。&&&&&&&&基于矩阵的QR分解的自适应滤波算法具有良好的数值稳定性。&&&&&&&&而仿射投影算法的性能介于LMS算法和RLS算法之间。&&&&&&&&共轭梯度自适应滤波算法的提出是为了降低RLS类算法的复杂性和克服某些快速RLS算法存在的数值稳定性问题。&&&&&&&&第三章LMS自适应算法--第三章LMS自适应算法引言自适应滤波器实际上是一种能够自动调整本身参数的特殊维纳滤波器[]，在设计时不需要预先知道关于输入信号和噪声的统计特性，它能够在工作过程中逐步“了解”或估计出所需的统计特性，并以此为依据自动调整自身的参数，以达到最佳滤波效果。&&&&&&&&一旦输入信号的统计特性发生变化，它又能够跟踪这种变化，自动调整参数，使滤波器性能重新达到最佳。&&&&&&&&自适应滤波器由参数可调的数字滤波器(或称为自适应处理器)和自适应算法两部分组成，参数可调数字滤波器可以是FIR数字滤波器或IIR数字滤波器，也可以是格型数字滤波器。&&&&&&&&输入信号x(n)通过参数可调数字滤波器后产生输出信号(或响应)y(n)，将其与参考信号(或称期望响应)d(n)进行比较，形成误差信号e(n)，并以此通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整，最终使e(n)的均方值最小。&&&&&&&&尽管自适应滤波器具有各种不同的算法和结构，但是，其最本质特征是始终不变的。&&&&&&&&这种最本质的特征可以概括为：自适应滤波器依据用户可以接受的准则或性能规范，在未知的而且可能是时变的环境中正常运行，而无须人为的干预。&&&&&&&&在这一章，我们研究一种现在最为广泛使用的算法理论，该算法是有其创始人Widrow和Hoff（）命名的最小均方（LMS,Least-mean-square）算法。&&&&&&&&LMS算法是随机梯度算法族中的一员。&&&&&&&&使用“随机梯度”一词是为了将LMS算法与最速下降算法区别开来。&&&&&&&&该算法在随机输入维纳滤波器递归计算中使用确定性梯度。&&&&&&&&LMS算法的一个显著特点是它的简单性。&&&&&&&&此外，它不需要计算有关的相关函数，也不需要矩阵求逆运算。&&&&&&&&事实上，正是因为LMS算法的简单性，使得他成为其他线性自适应滤波算法的参照标准。&&&&&&&&华南理工大学学士学位论文LMS自适应算法具体算法LMS算法是线性自适应滤波算法[]。&&&&&&&&一般来说，它包含两个基本过程：（）滤波过程包括：、计算线性滤波器输出对输入信号的响应；、通过比较输出结果与期望响应产生估计误差。&&&&&&&&（）自适应过程根据估计误差自动调整滤波器参数这两个过程一起工作组成一个反馈环，如图-所示。&&&&&&&&图-自适应横向滤波器框图首先，我们有一个横向滤波器（围绕它构造LMS算法）；该部件的作用在于完成滤波过程。&&&&&&&&其次，我们有一个横向滤波器抽头权值进行自适应控制过程的算法，即图中标明的“自适应控制算法”部分。&&&&&&&&横向滤波器的各部分的细节如图-所示。&&&&&&&&图-横向滤波器结构框图抽头输入u(n),u(n-),…u(n-M+)为M*抽头输入向量u(n)元素，其中M-是延迟单元的个数；这些输入张成一个多维空间。&&&&&&&&响应地，抽头权值,,为M*抽头权值w(n)的元素。&&&&&&&&通过LMS算法计算这个向量所得的值表示一个估计，当迭代*()wn*()wn*()Mwn?第三章LMS自适应算法--熟趋近无穷时，该估计的期望值可能接近维纳解w。&&&&&&&&（对于广义平稳过程）在滤波过程中，期望响应d(n)与抽头输入向量U(n)一道参与处理。&&&&&&&&在这种情况下，给定一个输入，横向滤波器产生一个输出d(n)作为期望响应的估计。&&&&&&&&因此，我们可把估计误差e(n)定义为期望响应与实际滤波器输出之差，如图-所示。&&&&&&&&估计误差e(n与抽头输入向量u(n)都被加到自适应控制部分，因此围绕抽头权值的反馈环市闭环的。&&&&&&&&图-表示自适应权值控制机制的详细结构。&&&&&&&&特别地，首先对k=,,,,,,M-，M-，求估计误差e(n)，与抽头输入u(n-k)的内积。&&&&&&&&所以结果定义了校正量()kwn?，它将在第n+次迭代中应用于w(n)。&&&&&&&&用在计算中所用的标度因子用正数?表示，称为步长参数，如图-图-权值自适应控制算法模型LMS算法使用*()()unkek?作为梯度向量()n?的第k个元素的估计，而()n?体现了最速下降算法的特点。&&&&&&&&换句话说，图-的所有路径都移走了一个期望算子。&&&&&&&&因此，LMS算法中每个抽头权值的迭代计算都不可避免地受到梯度噪声的影响。&&&&&&&&我们假设抽头输入向量u(n)的期望响应d(n)都取自联合广义平稳过程。&&&&&&&&特别地，期望相应d(n)与输入向量u(n)之间的线性关系是通过回归模型建立起来的，改模型参数向量未知，从而需要自适应滤波。&&&&&&&&在这个环境下，由于最速下降算法根据确定性轨迹沿着误差性能曲面计算抽头权向量w(n),最后终止于维纳解w。&&&&&&&&另外一方面，由于梯度噪声的存在，LMS算法的表现将有所不同：它不是终止于维纳解w，由LMS算法得到的抽头权向量w(n)，围绕误差性能曲面极小点随机移动。&&&&&&&&后面我们将看到，当?较小时这种运动是布朗运动的一种形式。&&&&&&&&最小均方(LMS)自适应算法就是一种以期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的[]，依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。&&&&&&&&LMS算法是一种梯度最速下降方法，其显著的特点是它的简单性。&&&&&&&&这算法不需要计算相应的相关函数，也不需要进行矩阵运算。&&&&&&&&自适应滤波器最普通的应用就是横向结构。&&&&&&&&滤波器的输出信号y(n)是本科毕业设计频域自适应滤波算法及应用华南理工大学毕业设计（论文）任务书兹发给级班学生毕业设计（论文）任务书，内容如下：毕业设计（论文）题目：频域自适应滤波算法及应用应完成的项目：（）学习并深刻理解自适应滤波器的基本原理（）了解通信中自适应滤波器的几种典型应用（回波抵消、信道均衡、系统辨识、噪声消除）（）了解语音信号或者图像信号的基本特点（）掌握并设计一种自适应信号处理的频率域滤波算法、熟悉Matlab软件并编程实现（）完成一篇相关学术论文并争取投稿发表参考资料以及说明：（）《通信中的自适应信号处理》邱天爽、魏东兴等编，电子工业出版社（）《自适应滤波算法与实现》（英）PauloSRDiniz著，刘郁林等译，电子工业出版社（）《信号处理中自适应理论》谢胜利、何昭水、高鹰著，科学出版社（）《数字信号处理教程—Matlab释义与实现》陈怀琛著，电子工业出版社（）（）（）本毕业设计（论文）任务书于年月日发出，应于年月日前完成，然后提交毕业考试委员会进行答辩。&&&&&&&&专业教研组（系）、研究所负责人审核年月日指导教师签发年月日毕业设计（论文）评语：自适应滤波算法是近年来研究发展的一个热点内容，特别是在现代电脑技术和通信技术的不断发展，自适应滤波起着不可或缺的作用。&&&&&&&&自适应滤波在信道均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、雷达杂波抵消、相参检测、系统辨识、系统建模及生物医学电子等方面有着极其广泛的应用，所以研究自适应滤波算法具有极大的意义。&&&&&&&&而频域自适应滤波相对时域自适应滤波来说又具有速度快、收敛性能好、易于分块处理等优点，更具研究意义。&&&&&&&&作者从熟悉自适应滤波基本原理入手，收集、阅读了一定的相关文献资料，较详细地分析、描述和归纳了自适应滤波技术的特性。&&&&&&&&然后作者在简单介绍各种自适应滤波算法的基础上，详细地介绍了当前最为广泛和简便的最小均方误差自适应算法（LMS算法），还研究了改算法的各种参数的影响。&&&&&&&&最后还对算法进行了实际例子的matlab仿真，对仿真结果进行了详细的分析，说明了自适应滤波算法既有良好的效果和易于实现。&&&&&&&&论文略显不足的是没有重点突出几种算法的频域形式。&&&&&&&&该论文数据、资料的收集比较详细，基本符合本科毕业设计要求，该生在论文答辩过程中讲述清晰，语速适中，回答问题正确。&&&&&&&&综上表明该生具有较好的专业基础知识和独立科研工作能力，建议授予学士学位。&&&&&&&&毕业设计（论文）总评成绩：毕业设计（论文）答辩负责人签字：年月日I摘要II摘要自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。&&&&&&&&寻求收敛速度快，计算复杂性低，数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。&&&&&&&&本文简单的介绍了自适应滤波算法的发展历史，和未来的发展前景。&&&&&&&&在论述自适应滤波基本原理的基础上，简单介绍了目前几种典型的自适应滤波算法，对时域和频域滤波的特点和区别稍作分析。&&&&&&&&重点对LMS自适应滤波算法的推理过程和参数进行了比较深入的理论分析。&&&&&&&&LMS算法是最简单、应用最为广泛的自适应算法之一。&&&&&&&&LMS算法通过自适应调节滤波器参数，使得残余回波或平方误差的期望值达到最小。&&&&&&&&自适应滤波算法是信号处理的重要基础，近年来发展速度很快，在各个领域取得了广泛的应用。&&&&&&&&介绍了几种自适应滤波器的典型应用：回波抵消、信道均衡、系统辨识和噪声消除。&&&&&&&&最后还简单介绍了matlab软件的功能特点，对自适应算法进行了matlab仿真，验证出自适应滤波的明显效果。&&&&&&&&关键词:自适应滤波，LMS算法，自适应噪声消除，matlabIII华南理工大学学士学位论文IVAbstractAbstract:TheresearchofadaptivefilteringalgorithmisoneofthemostactivitytasksThegoalthatresearcherswanttopursueistofindanadaptivefilteringalgorithmthatconvergefastandcomputersimpleThisarticlesimplydescribesthehistoricaldevelopmentofadaptivefilteringalgorithms,andfutureprospectsBasedonbasicprinciplesofadaptivefiltering,thispapergivesabriefintroductionofthecurrenttypicaladaptivefilteringalgorithms,alsoSimpleanalysisthecharacteristicsanddifferencesbetweentimedomainandfrequencydomainfilteringFocusontheLMSadaptivefilteralgorithm,In-depthanalysisoftheprocessandparametersofthisalgorithmLMSalgorithmisthesimplest,mostwidelyusedoneoftheadaptivealgorithmLMSadaptivealgorithmadjustingfilterparameters,sotheresidualechoorminimizetheexpectedsquarederrorAdaptivesignalprocessingfilteralgorithmisanimportantbasisforrapiddevelopmentinrecentyears,invariousareashaveawiderangeofapplicationsDescribesseveraltypicalapplicationsofAdaptiveFilter:EchoCancellation,ChannelEqualization,SystemIdentificationandNoiseCancellationFinally,givesabriefintroductionofmatlabsoftware,andtheadaptivealgorithmmatlabsimulationprovedthattheapparentadaptivefilteringeffectKeyword：Adaptivefilter，LMSalgorithm，AdaptivenoiseCancellation,Matlab--摘要IIAbstractIV第一章&&&&&&&&绪论自适应算法的研究背景自适应算法的现状频域算法和时域算法的比较自适应算法的发展前景第二章自适应滤波的各种算法自适应算法的基本原理基于维纳滤波理论的方法[]基于卡尔曼滤波理论的方法基于最小二乘准则的方法几种具体常用自适应滤波算法简介RLS自适应滤波算法变换域自适应滤波算法仿射投影算法共辆梯度算法基于子带分解的自适应滤波算法基于QR分解的自适应滤波算法本章小结第三章LMS自适应算法引言LMS自适应算法具体算法LMS自适应算法性能分析自适应收敛性平均MSE——学习曲线失调系数频域LMS自适应算法的算法研究与实现基本原理收敛特性失调实现频域滤波的Matlab源程序本章小结第四章自适应滤波的应用引言回波抵消信道均衡系统辨识噪声消除本章小结第五章自适应滤波算法的Matlab仿真实现Matlab语言的基本介绍华南理工大学学士学位论文仿真算法与结果自适应噪声消除仿真自适应自适应陷波器仿真第六章总结参考文献致谢第一章&&&&&&&&绪论--第一章&&&&&&&&绪论自适应算法的研究背景早在世纪年代，就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论[]，根据有用信号和干扰噪声的统计特性（自相关函数或功率谱），以线性最小均方误差估计准则所设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。&&&&&&&&这种滤波器能最大程度地消除干扰噪声，提取有用信号，但是，当输入信号的统计特性偏离涉及条件，则它就不再是最佳的了，这在实际应用中受到了限制。&&&&&&&&到了年代，由于空间技术的发展，出现了卡尔曼滤波理论，即利用状态变量模型对非平稳、多输入输出随机序列作最优估计。&&&&&&&&现在，卡尔曼滤波器已成功地应用到许多领域，它既可以对平稳和非平稳的随机信号作线性最佳滤波，也可以作非线性滤波，实质上，维纳滤波器也是卡尔曼滤波器的一个特例。&&&&&&&&然而，再设计卡尔曼滤波器的时候，必须知道产生输入过程的系统的状态方程和测量方程，即要对信号和噪声的统计特性有先验知识。&&&&&&&&但是在实际中，往往难以预知这些统计特性，因此实现不了真正的最佳滤波[]。&&&&&&&&WidrowB等于年提出的自适应滤波 r/>&&&&&&& &&&&&老百姓对信息的迫切需求，促使媒体不断创建贴近生活、贴近百姓的新闻栏目，关心普通人的生存状态，从普通百姓的生活视角、审美趣 水排放，沉淀污泥回流到曝气池，进入下一个循环。&&&&nbs，污水和回流污泥从池首进入，混合液以活塞流的流态逐渐向池尾流动，从池末端出水堰流出，进入二沉池，在二沉池中完成以活塞流的流态逐 是实现载波传输，而信道编/译码的主要目的是实现差错控制数字调制的基本类型数字信号调制的基本类型分振幅信号中恢复出原来调制信号的过程。&&&&&&&&从广义上讲，调制 升机的总体方案。&&&&&&&滑剂。&&&&&&&&普通式双柱汽车举升机结构方案的确定通过对汽车举升机的结构的认识和了解，确定了本次设 服务的计算机或网络设备。&&&&&&nb绝大部分和学校机房都采用这样的局域网方法。&&&&&&&&第二章DHCP服务的术语DHCP服务器：配置DHCP