1、批数据。这种滤波器通过个数据块接个数据块的重复计算来适应非平稳数据。递归最小二乘估计算法是以最小误差平方和为优化目标，它是在在最小二乘基础上推导出来的。我们先看最小二乘算法的推导。正则方程采用如图所示的线性横向滤波器作为模型。通过组成抽头,与相应的抽头权值,之间的内积，并用作为期望响应，我们将误差定义为期望响应和滤波器输出之间的差值，即其中将式代入式可得在最小二乘法中，横向滤波器抽头权值的选择应该使得误差平方和构成的代价函数最小。该代价函数定义为其中和定义了取值范围，我们在这范围使误差最小化，式中的和也可以看成误差能量。总的来说，我们要解决的问题就是将式代入式，然后得到代价函数在的间隔保持不变。最小化结果得到的滤波器叫做线性最小二乘滤波器。和取值取决于数据开窗的情况。横向滤波器模型所用的。
2、头权值为最小二乘意义下的最优权值，可得ˆ将式代入式，整理后得到个联立方程组ˆ式中两个以为下标的和式表示求时间平均，知识没考虑比例因子。这可解释如下式左边的时间平均对表示线性横向滤波器中抽头输入的时间平均自相关函数，可以写为,,式右边的时间平均对表示抽头输入与期望响应之间的时间平均互相关函数，可以写成相应地，可将瞬时方程组改写成,ˆ,方程组是线性最小二乘滤波正则方程的展开式。将式表示的方程组改写为矩阵形式。首先引入定义输入,的时间平均自相关矩阵为，抽头输入,与期望之间的时间平均互相关向量为,最小二乘滤波器的抽头向量为ˆˆ,ˆˆ按照这些矩阵定。
3、场合，需要根据实际环境来选择相应的结构和算法。自适应滤波器根据其冲击响应的形式般分为有限冲击响应自适应滤波器自适应格型滤波器和无限冲击响应自适应滤波器三种结构。本文采用自适应滤波器设计中最常用的横向型结构。利用抽头延迟线做成的横向滤波结构的自适应滤波器，通称为自适应横向滤波器或自适应滤波器。它是研究所有自适应滤波算法的基本结构，由于其结构简单成本较低，也是工程领域最常用的种自适应滤波器。自适应横向滤波器的结构图如图所示为可调节抽头权系数表示在时刻的系数值。它利用正规直接形式实现全零点传输函数，而不采用反馈调节。权系数的调节过程是首先自动调节滤波器系数的自适应训练步骤，然后利用滤波系数加权延迟抽头上的信号来产生输出信号，将输出信号与期望信号进行对比，所得的误差值通过定的自适应控制算法再用来调整权值，以保证滤波器处在最佳状态，其抽头加权系数集。
4、抽头权值共有个，由输入数,构成的矩阵可以有不同的形式。这里我们用到协方差法数据开窗。协方差法这种方法对时间段,之外的数据不做假设。因此，由定义的极限范围和可以将输入数据用矩阵表示为将式改写为设第个抽头权值用实部和虚部表示为将式代入式，可得代价函数对抽头权值实部虚部的导数得为了使得代价函数关于横向滤波器抽头权值最小，要求同时满足下列条件用表示按照式使代价函数最小时求出的估计误差的特殊值。从式容易看出，式表示的条件等效于下列方程组,式为正交性原理的瞬时描述。在最小二乘的条件下，最小误差时间序列与横向滤波器第个抽头上的输入序列正交，为横向滤波器长度。正交性原理建立了组抽头输入与最小误差之间的关系。令式中的。
5、对滤波效果的影响输入信号为周期信号输入信号为非周期信号第五章结论与展望结论对进步研究的展望参考文献致谢附录声明第章前言自适应滤波器简介自适应滤波器属于现代滤波的范畴，它是年代发展起来的自适应信号处理领域的个重要应用，自适应信号处理主要是研究结构可变或可调整的系统，可以通过自身与外界的接触来改善自身对信号处理的性能，通常这类系统是时变的非线性系统，可以自动适应信号传输的环境和要求，无须详细的知道信号的结构和实际知识，无须精确设计处理系统本身。自适应系统的非线性特性主要是由系统对不同的信号环境实现自身参数的调整来确定的。自适应系统的时变特性主要是由其自适应响应或自适应学习过程来确定的，当自适应过程结束和系统不再进行时，有类自适应系统可成为线性系统，并称为线性自适应系统，因为这类系统便于设计且易于数学处理，所以实际应用广泛。本文研究的自适应滤波。
6、字符方案论证软件平台仿真实现提交成果英文两万翻译为五千中文自适应滤波器设计程序撰写毕业论文份主要参考文献于洋种改进的自适应滤波器设计本科学位论文北京北京石油化工学院，丁玉美数字信号处理西安西安电子科技大学出版社，王姣自适应滤波器的仿真本科学位论文北京北京石油化工学院，薛小梅种基于算法的自适应滤波器设计本科学位论文北京北京石油化工学院，吴燕种自适应滤波器的设计与仿真科技广场第期程玉柱自适应滤波器的算法比较研究大庆师范学报第期张立萍自适应滤波器的设计与仿真赤峰学院学报第期蒙俊甫自适应滤波器的仿真与实现设计参考第期程玉柱自适应滤波器的算法比较研究大庆师范学报第期吴正茂自适应滤波器及其应用研究南昌水专学报第期向大威温顾亚平自适应滤波器的几种全更新算法中国科学院东海研究站北京电子工业出版社，李勇徐震辅助现代工程数字信号处理西安电子科技大学出版社，王。
7、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多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，它既可对平稳的和非平稳的随机信号作线性最佳滤波，也可作非线性滤波。实质上，维纳滤波器是卡尔曼滤波器的个特例。在设计卡尔曼滤波器时，必须知道产生输入过程的系统的状态方程和测量方程，即要求对信号和噪声的统计特性有先验知识，但在实际中，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。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状况，而且在设计时，只需要很少的或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样好。因此，近十几年来，自适应滤波理论和方法得到了迅速发展。自适应滤波是种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，滤波等线性滤。
8、入数据和相应的期望响应，要求出估计出多重回归模型的位置参数向量，该向量与和有关。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学生姓名熊洁指导教师职称张宁教授毕业设计论文题目自适应滤波器的设计与实现任务起止日期年月日至年月毕业设计论文的主要内容与要求自适应滤波是利用前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。任务与要求调研收集资料翻译外文，不少于万。
9、器就是这类滤波器。自适应滤波器是相对固定滤波器而言的，固定滤波器属于经典滤波器，它滤波的频率是固定的，自适应滤波器的频率则是自动适应输入信号而变化的，所以其适用范围更广。在没有任何信号和噪声的先验知识的条件下，自适应滤波器利用前时刻已获得的滤波器参数来自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随机变化的统计特性，从而实现最优滤波。选题背景及研究意义伴随着移动通信事业的飞速发展，自适应滤波技术应用的范围也日益扩大。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，用线性最小均方误差估计准则设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。这种滤波器能最大程度地滤除干扰噪声，提取有用信号。但是，当输入信号的统计特性偏离设计条件，则它就不是最佳的了，这在实际应用中受到了限制。到年代初，由于空间技术的发。
10、好等于它的冲激响应，达到实现滤波的目的。图自适应滤波器第三章自适应滤波器递归最小二乘算法递归最小二乘算法递归最小二乘算法简介用最小二乘法解决线性滤波问题，这种方法不需要对滤波器输入信号的统计特性进行假设。为了说明最小二乘法的基本思想，假定有组实数它们分别取自时刻。要求构造条曲线，这条曲线能够以种最优方式拟合这些数据点。现用表示这条曲线与时间的函数关系。根据最小二乘法，最优拟合是使与之差的平方和最小。最小二乘法可以看成维纳滤波理论的另种表示方法。本质上，维纳滤波是从集平均导出的，其结果是种统计意义上最优的在各种现实运行环境下获得的滤波器并假定该滤波器是广义平稳的。另方面，最小二乘法是确定性的。具体来说，由于它涉及使用时间平均，故其滤波器结果取决于计算所用的样本数。在计算过程中，最小二乘法是种批处理方法，因为最小二乘滤波器用来处理。
11、基础上发展起来的种最佳滤波方法。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以用流水线提高性能对称的横截型结构可满足符合对称性条件的滤波器，具有权系数少，计算量小的特点，并可以用流水线提高性能，但收到对称性条件的约束格型结构具有收敛速度快，稳定性好，对系数量化精度要求不高的特点，但计算量大，不容易实时实现，只能部分实现流水线。自适应滤波器的结构自适应滤波器的结构与算法有着密切的联系，因为自适应滤波器既要估计滤波器能实现期望信号的输出，又要估计滤波参数朝有利于目标方向的调整，并保证滤波器的稳定工作。同时，结构的选取不仅会影响到计算复杂度即每次迭代的算术操作数，还会对达到期望性能标准所需的迭代次数自适应收敛的时间产生影响。另外，不同的结构还有特定的应用。
12、义，将个联立方程组简单地改写为ˆ式是线性最小二乘滤波器的正则方程的矩阵形式。假定是非奇异矩阵，因此逆矩阵存在，可由式解得线性最小二乘滤波器的抽头权向量为ˆ式是个很重要的结论它是矩阵的维纳霍夫方程在线性最小二乘条件下的解。式表明线性最小二乘滤波器的抽头权向量ˆ由滤波器抽头输入的时间平均相关矩阵的逆矩阵与抽头输入和期望响应之间时间平均互相关向量的乘积唯确定。加权因子和正则化另外，习惯上还在的定义中引入加权因子。于是可以写出,即其中是时刻的抽头输入向量，定义为,式中是时刻的抽头权值响应，定义为式的加权因子,满足关系。般来说，加权因子其目的在于确保滤波器能够忘记过去的数据以确保算法适用于非平稳的环境，能跟踪观测数据的统计变化。最小二乘法是个病态求逆过程。在该问题中，给定构成抽头输入向量的。
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基于matlab自适应滤波器的设计与实现毕业论文