1、“.....第个显示器中也含有滤波后的波形以便与原周期信号进行比较。第四个是噪声信号。从图中可以分析出,开始输出信号为,经过次迭代后,自适应滤波器张少博基于算法自适应滤波器的设计慢慢调整权值使输出信号逼近原周期信号,最后与周期信号基本重合。图和图分别是阶数位和的仿真输出所示。图阶数波形显示界面图图阶数波形显示界面图将图图及图中的第个显示器中的波形比较可以发现,当阶数位时，自适应速度慢而且滤波效果差，噪声较大，当阶数位时，自适应的滤波器大幅提高，但滤波效果较阶数位时就差了许多，因此，为了提高滤波器的滤波效果，在设计自适应滤波器时阶数尽量选择附近。如图和图分别的滤波后的幅度响应和功率频谱。张少博基于算法自适应滤波器的设计图幅度响应图功率频谱经过次的叠加，自适应滤波器的幅度和功率均趋于平稳。通过上述仿真结果可以看出，基于的自适应滤波器滤除噪声系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号，但在实际应用中，要注意参考信号与噪声信号的相关性，相关性越大，自适应噪声抵消系统的噪声抵消效果越好。张少博基于算法自适应滤波器的设计第章结论本文首先介绍了课题的来源和研究本课题的意义......”。

2、“.....综述了自适应滤波技术，为本文的研究工作打下理论基础。在第二章中详细阐述了自适应滤波器的基本原理，着重介绍了自适应算法,并对两种算法进行了比较，第三章利用的工具仿真了自适应滤波器消除噪声模型,并对其进行了分析和研究,利用图表显示了自适应滤波器参数对滤波器性能的影响,从而对滤波器有了更深刻的了解。强大的运算和图形显示功能,可使数字信号处理实现效率大大提高,使数字信号处理工作变得十分简单,为滤波器的优化设计及合理应用提文介绍了自适应滤波器原理，对自适应算法进行分析,最后用对自适应滤波器进行了仿真和实现,并分析了该自适应滤波器的性能。张少博基于算法自适应滤波器的设计第章自适应滤波器理论基础数字滤波器的基本概念凡是有能力进行信号处理的装置都可以称为滤波器。如果滤波器的输入和输出均为离散信号，称该滤波器为数字滤波器。当滤波器的输出信号为输入端的线性函数时，该滤波器称为线性滤波器，否则就称为非线性滤波器。个典型的数字滤波器的框图如图所示。图数字滤波器设输入信号为，输出信号为，该数字滤波器可用以下差分方程来表示式中，称为滤波器系数。当时......”。

3、“.....如果，时，则称为全极点滤波器或递归滤波器。由上式，可知数字滤波器的传递函数为其单位冲击响应函数为张少博基于算法自适应滤波器的设计如果当时，有，这样的滤波器系统称之为因果系统。如果冲激响应函数是有限长的，即则称此滤波器为有限冲激响应滤波器，否则，称之为无限冲激响应滤波器。如果满足如下条件,则称此滤波器是因果的，并且是稳定的。自适应滤波器们可以利用随的迭代式而推得的迭代式。我们将基本的自适应滤波算法综合如下初始化步骤对于令，运算步骤对于到所需的终了时刻从结构来看自适应滤波器的自适应是通过对输入数据进行定的算法实现的，所以这种结构是开环的。算法中的与算法中的作用相同，但为标量，而则是随而变的矩阵的逆，这说明不同时刻的每个元素的调整量均随新进的数据的不同步长因子做调整，而不是统的用同个因子来调整，这表征了调整的精细性及新信息数据利用的充分性。算法复数乘法正比于，使其自适应速度更快......”。

4、“.....个输入信号往往包含有周期性信号和宽带成分,而周期性信号是期望得到的。如图所示是个自适应噪声消除滤波器的原理图,输入是带有噪声的正弦波,它能够通过自适应调节,分离出信号中所包含的周期性成分和随机成分,从噪声中还原出正弦波。其原理是当周期信号和噪声混合的输入信号被延长定时间后,其中的周期信号成分是高度相关的,但根据高斯理论的推断,噪声信号是不相关的。于是自适应滤波器就会减小输出信号中噪声的能量,产生周期信号的最佳估计信号。周期信号和噪声都是时变信号,因此滤波器必须根据输入信号的特性适应这种变化,决定权值的选取,最终使得输出信号的能量最低,这样就从种程度上消除了噪声。图自适应噪声消除滤波器原理框图下面用中的工具对自适应滤波器进行模拟仿真。如图所示,是设置参数图滤波器设置参数供了可靠依据,有助于提高工程技术人员分析和解决问题的能力。自适应滤波技术的核心问题是自适应算法的性能问题，研究自适应算法是自适应滤波器的个关键内容，算法的特性直接影响滤波器的效果。在实际中，自适应滤波器的应用比较复杂......”。

5、“.....修改参数的原则般采用均方最小原则，修改参数的目的就是使得误差信号尽量接近于。传统的滤波方法总是设计较精确的参数，尽量精确地对信号进行处理，传统滤波方法适用于稳定的信号，而自适应滤波器可以根据信号随时修改滤波参数，达到动态跟踪的效果。张少博基于算法自适应滤波器的设计参考文献李梦醒,秦姣华仿真技术在数字滤波器设计中的应用湖南城市学院学报郑宝玉自适应滤波器原理北京电子工业出版社,赵春晖，张朝柱，李刚自适应信号处理。哈尔滨哈尔滨工业大学出版社，李宏,谢霞,郑俊基于环境的滤波教学实验系统的设计与实现电气电子教学学报荣雅君,杨秋霞自适应滤波器的设计及其应用河北大学学报少博基于算法自适应滤波器的设计即递推最小二乘自适应滤波器的阶数为，存储指数的权重因子为，的初值为，初始输入的估计方差为。仿真模型界面图，如图所示。图自适应滤波器滤除噪声仿真模型界面图自适应滤波器性能分析观察显示结果,其中的显示，如图所示。图阶数位的波形显示界面图从图中可以看出,第个显示器中显示的信号为周期信号......”。

6、“.....致使网形结构较差，同时受施工干扰，中线等几个跨河视线方向无法通视，采用常规三角测量方法难度很大，故在此次复测中应用了测量技术。网测量精度指标根据技术规范和技术设计书，要求该网达到三等三角测量精度，其最弱边相对中误差为万，点位中误差不大于。外业观测改造后控制网的选点埋石工作已完成，即点伍已达足够稳定度。使用台接收机施测，其标称精度为式可得点点相应于国家参考椭球的子午线弧长分别为且点点相应于椭球的子午线弧长分别为，且以上式中为第偏心率。故由三式得当取,时，由求得的,都小于，而在实际的测量中仪器高的量取误差远远要小于，且垂线偏差般也在十几秒至几十秒之间故,的值完全可以忽略不计。作业中天线相位中心的不致性对测量结果的影响接收机天线接收的卫星信号时天线整体作用的结果，很难确切地定义所得的观测值是对应天线上哪点的，只能等效地对应个点......”。

7、“.....试验证明这种相位中心随电波入射方向也就是卫星的方向不同而变动。天线相位中心偏差是与卫星相对接收机的方向有关的系统性偏差。不同观测日期观测时间相近的测段的解其天线相位中心误差有较明显的系统性。因此，在相邻两天的同时间进行两测段的测量，两测段天线对调，得到的两基线矢量取中数可以更有效地削弱天线相位中心偏差的影响。第四章结束语在路桥工程中的应用，对高等级公路的勘测手段和作业方法产生了革命性的变革，极大地提高了勘测精度和勘测效率，国内已逐步采用技术建立线路首级高精度控制网，然后用常规方法布设导线加密。特别是实时动态定位技术将在公路勘测施工和后期养护管理方面有着广阔的应用前景首先，作业有着极高的精度。它的作业不受距离限制，非常适合于国家大地点破坏严重地区地形条件困难地区局部重点工程地区等。其次，测量可以大大提高工作及成果质量。它不受人为因素的影响。整个作业过程全由微电子技术计算机技术控制，自动记录自动数据预处理自动平差计算。第三，技术将彻底改变公路测量模式。能实时地得出所在位置的空间三维坐标。这种技术非常适合路线桥隧勘察。它可以直接进行实地实时放样中桩测量点位测量等......”。

8、“.....测量可以极大地降低劳动作业强度，减少野外砍伐工作量，提高作业效率。般测量作业效率为常规测量方法的倍以上。第五，高精度高程测量同高精度的平面测量样，是测量应用的重要领域。特别是在当前高等级公路逐渐向山岭重丘区发展的形势下，往往由于这些地区地形条件的限制，实施常规的几何水准测量有困难，高程测量无疑是种有效的手段。随着事业的快速发展，产品的更新换代，新代具备系统功能双频接收机诞生，给当今公路测绘事业带来了新的活力。参考文献周忠谟卫星测量与应用北京测绘出版社刘大杰等全球定位系统定位原理及数据处理同滤波器后的波形。第个显示器中也含有滤波后的波形以便与原周期信号进行比较。第四个是噪声信号。从图中可以分析出,开始输出信号为,经过次迭代后,自适应滤波器张少博基于算法自适应滤波器的设计慢慢调整权值使输出信号逼近原周期信号,最后与周期信号基本重合。图和图分别是阶数位和的仿真输出所示。图阶数波形显示界面图图阶数波形显示界面图将图图及图中的第个显示器中的波形比较可以发现,当阶数位时，自适应速度慢而且滤波效果差，噪声较大，当阶数位时，自适应的滤波器大幅提高，但滤波效果较阶数位时就差了许多，因此......”。

9、“.....在设计自适应滤波器时阶数尽量选择附近。如图和图分别的滤波后的幅度响应和功率频谱。张少博基于算法自适应滤波器的设计图幅度响应图功率频谱经过次的叠加，自适应滤波器的幅度和功率均趋于平稳。通过上述仿真结果可以看出，基于的自适应滤波器滤除噪声系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号，但在实际应用中，要注意参考信号与噪声信号的相关性，相关性越大，自适应噪声抵消系统的噪声抵消效果越好。张少博基于算法自适应滤波器的设计第章结论本文首先介绍了课题的来源和研究本课题的意义，以及自适应滤波器的研究现状，综述了自适应滤波技术，为本文的研究工作打下理论基础。在第二章中详细阐述了自适应滤波器的基本原理，着重介绍了自适应算法,并对两种算法进行了比较，第三章利用的工具仿真了自适应滤波器消除噪声模型,并对其进行了分析和研究,利用图表显示了自适应滤波器参数对滤波器性能的影响,从而对滤波器有了更深刻的了解。强大的运算和图形显示功能,可使数字信号处理实现效率大大提高,使数字信号处理工作变得十分简单,为滤波器的优化设计及合理应用提文介绍了自适应滤波器原理，对自适应算法进行分析......”。