提到的适应性能。我们提出了个自适应滤波器的性能改善的方法。也就是说，我们提出了几个基于算法的不同参数的滤波器，并提供不同的适应阶段选择最合适的算法标准。这种方法可以适用于所有的的算法，虽然我们在这里只考虑其中几个。本文的结构如下，作者认为的的算法概述载于第节，第节提出了自适应算法的改进和组合标准，仿真结果在第节。基于的算法让我们定义输入信号向量和矢量加权系数为权重系数向量计算应根据其中为算法步长是预期值的估计。在中，常数表式误差，是个参考信号。根据中不同的预期值估计在，我们可以得出种各种形式的自适应算法的定义，变步长算法和基本算法具有相同的形式，但在适应过程中步长是变化的，。正在研究中的自适应滤波问题在于尝试调整权重系数，使系统的输出跟踪参考信号，中是个零均值与方差的高斯噪声，是最佳权向量维纳向量。我们考虑两种情况是个常数固定的情况下，随时间变化非平稳的情况下。在非平稳情况下，未知系统参数即最佳载体是随时间变化的。我们假设变量可以建立模型为，它是随机独立的零均值，依赖于和自相关矩阵。注意分析直接服从，如果，的条件是满足的，那么加权系数向量收敛于维纳解。定义加权错位系数，,。是因为这两个梯度噪声加权系数的平均值左右的变化和加权矢量滞后平均及最佳值的差额的影响，。它可以表示为根据，是是加权系数的偏差，与方差是零均值的随机变量差，它取决于的算法类型，以及外部噪声方差。因此，如果噪声方差为常数或是缓慢变化的，为特定的基于时间不变的算法。在这个意义上说，在后面的分析中我们将假定只依赖算法类型，及其参数。自适应滤波器的个重要性能衡量标准是其均方差的加权系数。对于自适应滤波器，它被赋值，组合自适应滤波器合并后的自适应滤波器的基本思想是在两个或两个以上自适应算法并行实现与每个迭代之间的最佳选择，。在每次迭代中选择最合适的算法，选择最佳的加权系数值。最好的加权系数是，即在给定的时刻，向相应的维纳矢量值最接近。让,是以基本算法为基础的第个加权系数，在瞬间选择参数和系数。注意，现在我们可以在个统的处理方式≡,≡,≡下。基于算法的行为主要依赖于，在每个迭代中有个最佳值，生产的最佳表现的自适应算法。现在分析最小均方与些基于相同类型的算法相结合的自适应滤波器，但参数是不同的。加权系数周围分布随机变量和,和方差，相关，。中的概率κ依赖κ的值例如κ的高斯分布，κ两个规则。置信区间的定义,,接着，从式到式我们认为只要,并行算法都得到改善，同时还认为，在稳定状态下，不能理想的接近小步长的算法，原因是该方法的统计特性。,组合自适应滤波器能够达到更好的性能如果关于独立，这意味着，对于小偏差，置信区间对同的的算法是不同的，而对同的的算法则相交。另方面，当偏置变大，然后中央位置的不同间隔距离很大,而且他们不相交。由于我们对有关信息,没有先验知识，我们将使用种特定的统计学方法得到的标准,即自适应算法选择的值问题。这个标准的平衡状态,从或同个数量级的,即。提出的联合算法现在可以被总结为下面的步骤第步从不同预定义设置中为算法计算,。第步估计每个算法的方差。第步检查是否相交对于算法。从个最大的差异值算法走向与差异较小的值。根据，复杂度增加了。这表明了各自增长了算法。增加了对的补充和的讨论对于算法，其增加了乘法，的添加，以及决定至少。这些值表明，虽然计算复杂但具有其独特的优势。结论组合算法，在自适应系统中将这些参数变化的跟踪与算法的良好性能结果相结合，是自适应过程中选择的更好的算法，直到稳定状态时需要从最优值与最小方差算法的加权系数的偏差。和取舍的标准，如果下式成立那么将会减少这个检查当,和以下关系成立,如果没有相交大偏差选择具有最大的方差的值算法。如果相交，偏差已经很小。因此，检查了对新的加权系数，或者，如果是最后对，只选择具有最小方差的算法。首先两个区间不相交意味着实现了取舍标准，并选择最大方差算法。第步转到下个瞬间。元素的集合中最小的数。在这种情况下，应提供良好的跟踪快速变化最大的差异，而其他应提供小的方差的稳定状态。通过增加更多的观察,这两个极端之间,我们可以稍微改进算法的瞬态行为。需要注意的是,只有未知值的差异。在仿真中我们估计式当，和替代的方法是估计为有关表达式和在稳定状态为算法的不同类型，从已知文献中可以看出。对于标准的算法在稳定状态，和是相关的。,需要注意的是，任何其他估计对于滤波器来说是有效的。的复杂性取决于组成算法第步，并在决策算法步骤。加权系数的计算并未使并行算法增加计算时间，因为它是由硬件实现并行执行的，从而增加了硬件要求。方差估计步骤，忽略了有助于提高算法的复杂性，因为他们是刚刚开始的时候,他们正在使用单独适应硬件实现。简单的分析表明，在增加最多的操作步骤，添加了−和−决定增补，而且需要添加些硬件以满足组成算法。组合自适应滤波器举例考虑由两个不同步骤的算法相结合的系统鉴定。在这里，参数是，即。未知的系统有四个时间不变系数，而且滤波器的。我们给个人平均为方差算法，以及它们的结合，如图所示。结果，获得了平均超过蒙特卡罗方法个独立的运行，其中。它引用了未知损坏不相关零均值高斯噪声，其中κ在最初的次迭代的方差估计根据式和的加权来计算的系数。图中提出,第次使用的与的，然后在稳定状态，与的。需要注意的是第和第迭代，该算法可以采取任何步长根据不同的认识。在这里，将通过增加计算量与阶段瞬态和稳态滤波器的输出。这些参数的选择主要是基于种算法质量的权衡中所该独时间所用的定时中断。具体程序如下外部中断次数累计重置初值定时中断次数累计到中断次数清零秒累计充电进行中以频率闪烁到秒清零分累计安全充电时间到，分清零标志位置断开接入充电电源充电，以频率闪烁三实验数据及分析表时间参数电池电压设定电阻端电压充电电流晶体管功耗，因此便携式设备的保护电路也是非常重要的，直接影响它的耐用性和实用性。便携式设备出现的大多数故障都是瞬时的，通过在电池端串联个高分子正温度系数元件，就可以避免因电源适配器不兼容而造成的过电流损坏，下面介绍下高分子热敏电阻。效应效应就是正温度系数效应，多数金属具有效应，效应表现为电阻随温度的升高而线性增大，这就是线性效应。在电池保护电路中我们并不是利用这种线性效应，而是另种叫非线性特性。相当多类型的导电聚合体在很小的温度变化范围内阻值会急剧变化。这对过电流保护电路十分重要，可以在过电流的瞬间快速增大回路电阻以使电流下降。另外高分子热敏电阻还有个重要的特性，就是阻值由于温度变化而产生剧变后，可以恢复其原来的阻值，因此高分子热敏电阻可以多次重复使用，又被人们称为自恢复保险丝。实验得出预充电阶段时间很短大概在之内，电池电压很快达到以上，进行快速充电，快速充电阶段前期也就是前分钟充电电流基本维持在左右，这段时间可以看出电池电压上升的速度是很快的。快速充电阶段后期当充电电流以比较快的的速度下降时，充电开始由快速充电阶段向恒压充电阶段过渡，此过程电池电压上升的速度稍有减缓。当此过程充电电流下降到快速充电电流的，也就是，充电就进入恒压充电阶段，该阶段表现为电流变化很快，而电池电压基本维持在额定电压，第三章锂离子电池保护电路锂离子电池虽然有使用寿命长无记忆效应能量密度高自放电率低以及单节电池电压高的诸多优点。但是使用锂电池时保护电路必须严格要求，而且对保护电路的精度的要求也是很高的。锂离子电池的保护电路必须要有三种功能过充电保护锂离子电池充电过程中随后的电池充电，充电将不能重新开始，除非充电器被外部信号触发。当有充电电源电池电压下降时自动重启充电，可以保证用后电池不会部分带电重启功能配置如下悬空重启功能关闭。旦充电完成，充电定时结束，充电只能通过在重新输入电源或触发。自动重启功能关闭，充电完成后电源漏极电流降到，自动重启功能开启，则为接地使能重启阈值为,为，旦充电完成，充电时间结束，电池电压下降到重启阈值电压时将重启充电。通过在与之间连接电阻可以降低重启阈值电压。对于在和之间对于在和之间四应用电路图上图是用来作为外部连接晶体管。图中接入和之间充电或快速充电用于指示接入电池极性是否有错，亮表示电池插反用于指示充电进程，以频率，占空比闪烁表示正在充电中，充电结束直点亮，提示用户电池已充满可以使用,充电时以的频率闪烁。光电耦合器由个高发射强度的红外发光二极管和个高速高增益的光敏检测集成电路组成。用于控制充电电源的接入与断开。下图为内部电气图。图由于输入正向电流为，即可导通二极管，输出低电压时的灌提到的适应性能。我们提出了个自适应滤波器的性能改善的方法。也就是说，我们提出了几个基于算法的不同参数的滤波器，并提供不同的适应阶段选择最合适的算法标准。这种方法可以适用于所有的的算法，虽然我们在这里只考虑其中几个。本文的结构如下，作者认为的的算法概述载于第节，第节提出了自适应算法的改进和组合标准，仿真结果在第节。基于的算法让我们定义输入信号向量和矢量加权系数为权重系数向量计算应根据其中为算法步长是预期值的估计。在中，常数表式误差，是个参考信号。根据中不同的预期值估计在，我们可以得出种各种形式的自适应算法的定义，变步长算法和基本算法具有相同的形式，但在适应过程中步长是变化的，。正在研究中的自适应滤波问题在于尝试调整权重系数，使系统的输出跟踪参考信号，中是个零均值与方差的高斯噪声，是最佳权向量维纳向量。我们考虑两种情况是个常数固定的情况下，随时间变化非平稳的情况下。在非平稳情况下，未知系统参数即最佳载体是随时间变化的。我们假设变量可以建立模型为，它是随机独立的零均值，依赖于和自相关矩阵。注意分析直接服从，如果，的条件是满足的，那么加权系数向量收敛于维纳解。定义加权错位系数，,。是因为这两个梯度噪声加权系数的平均值左右的变化和加权矢量滞后平均及最佳值的差额的影响，。它可以表示为根据，是是加权系数的偏差，与方差是零均值的随机变量差，它取决于的算法类型，以及外部噪声方差。因此，如果噪声方差为常数或是缓慢变化的，为特定的基于时间不变的算法。在这个意义上说，在后面的分析中我们将假定只依赖算法类型，及其参数。自适应滤波器的个重要性能衡量标准是其均方差的加权系数。对于自适应滤波器，它被赋值，组合自适应滤波器合并后的自适应滤波器的基本思想是在两个或两个以上自适应算法并行实现与每个迭代之间的最佳选择，。在每次迭代中选择最合适的算法，选择最佳的加权系数值。最好的加权系数是，即在给定的时刻，向相应的维纳矢量值最接近。让,是以基本算法为基础的第个加权系数，在瞬间选择参数和系数。注意，现在我们可以在个统的处理方式≡,≡,≡下。基于算法的行为主要依赖于，在每个迭代中有个最佳值，生产的最佳表现的自适应算法。现在分析最小均方与些基于相同类型的算法相结合的自适应滤波器，但参数是不同的。加权系数周围分布随机变量和,和方差，相关，。中的概率κ依赖κ的值例如κ的高斯分布，κ两个规则。置信区间的定义,,接着，从式到式我们认为只要,并行算法都得到改善，同时还认为，在稳定状态下，不能理想的接近小步长的算法，原因是该方法的统计特性。,组合自适应滤波器能够达到更好的性能如果