（定稿）天津大黄堡湿地自然保护区规划项目投资申请报告4

这些参数的选择主要是基于种算法质量的权衡中所提到的适应性能。

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，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该独值档为格幅值档为图图如图所示输出幅值为周期为时间档为幅值档为图正弦波仿真图如图所示如图所示输出幅值为输出幅值为周期为周期为时间档为时间档为幅值档为幅值档为图图如图所示如图所示输出幅值为输出幅值为周期为周期为时间档为时间档为幅值档为幅值档为图图如图所示输出幅值为，周期为，时间档为幅值档为图硬件电路测试实验方波如图所示实验三角波如图所示图图幅值周期幅值周期实验正弦波如图所示图幅值周期结果分析从实验结果分析，有些干扰，因此波形存在定的失真，这主要跟程序的设计有关，没有做到那么精确，再者，仿真软件本身也会给测试结果定的误差。

在进行试验过程中，只用个转换器时，图形只有点点失真。

这说明也和增加了转换器有关的。

结论制作函数信号发生器随设计思想不同，具有多种方法，本文只是种可能实现的方法。

此法的频率控制和幅度控制分辨率高，且硬件集成度高，整机自动化程度高，性能优良，具有很高的实用价值。

本系统以单片机为核心，通过键盘输入选择信号类型和信号频率，采用转换芯片输出相应的波形，同时以显示器实时显示信号相关信息。

再通过语言进行编程，最终实现方波，三角波和正弦波三种波形的产生，实验结果通过示波器进行仿真，同时波形的频率可调。

该信号发生器在调试时，出现了些问题，之后自查，同时向老师同学请教得以解决。

经测试该设计方案线路优化，结构紧凑，性能优越，满足设计要求。

参考文献吴岩单片机在电子技术中的应用和开发技术研究，黑龙江科技信息，李富林浅谈单片机的应用领域网络财富，李琳单片高频函数发生器及其应用现代电子技术，荣雪琴密封容器的气密检测系统的研究与设计苏州大学，胡清外同步触发，多通道，单周期函数发生器设计河南科技大学，李博基于单片机控制的高精度电荷校准仪的设计，中北大学，薄晓基于单片机的信息源设计与实现，环球市场信息导报，李大东等时钟控制信号源的设计，东南传媒，席春梅新型键盘电子乐器的研究与设计实现，青海师范大学，熊超美步进电机的单片机控制硬件系统设计，湖南有色金属，李志杰多功能报警系统的研究与设计，华南理工大学，李强单片机定时，计数器编程技术上，电子世界，柳华基于霍尔元件的智能化电度表的设计，华北电力大学，徐淑彦基于单片机的智能数据采集系统，价值工程，李凯基于单片机的机械控制系统的步进电机的设计，黑龙江科技信息，任志刚等多功能信号发生器的设计与制作，西安航空技术高等专科学校报，，致谢本课题在选题及研究法有效。

该方法能够准过程是在胡凤忠老师的亲切关怀和悉心指导下完成的。

老师们多次询问研究进程，并为我指点迷津，帮助我开拓研究思路，精心点拨热忱鼓励。

老师他们严谨细致丝不苟的工作作风，严谨求实的态度，踏踏实实的精神，不仅授我以文，而且教我做人，虽历时四载，却给以终生受益无穷之道。

对老师的感激之情是无法用言语表达的。

感谢带过我的老师对我的教育培养。

他们细心指导我的学习与研究，从课题的选择到项目的最终完成，老师们都始终给予我细心的指导和不懈的支持。

在此，我要向诸位老师深深地鞠上躬并致以诚挚的谢意和崇果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，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