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。张少博基于算法自适应滤波器的设计第章基于算法自适应滤波器的实现仿真自适应滤波器在许多场合,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，包括维纳滤波和卡尔曼滤波都是基于改变参数的滤波方法，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,代表有用信号第二个显示器显示的是被噪声干扰后的周期信号第三个显示器显示的是经过所设计的自适应滤波器后的波形。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，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，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,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，上式变为这种滤波器称为全零点滤波器。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。自适应滤波的原践才能明白许多道理，本次课程设计不仅锻炼了我们的动手动脑能力，而且让我们明白团队合作的重要性。分工到位，大家起动脑思考，即可学知识，又能温习知识，何乐而不为。课程实际是培养学生综合运用所学知识，发现，提出，分析和解决实际问题，锻炼实践能力的重要环节，是对学生实际工作能力的具体训练和考察过程。随着科学技术发展的日新月异，已经成为当今空前活跃的领域，在以将点数扩展至点。智能单元主要为，模块。当需要对模拟量进行测量和控制时，可以连接智能单元。链接单元，通过远程可实现主系统进行数据通讯，从而实现台主控制单元的控制。口。通过该口与机通讯编程。运行监视指示灯当运行程序的亮。当控制单元中止执行程序时，的亮。当发生自诊断时，的亮。当检测到异常的情况时或出现定时故障。的亮。电池座为了使控制单元断电时，仍能保持有用的信息。在控制单元，设有蓄电池，电池的寿命般为年。存储器和主存储器插座方式选择开关运行两者之间编程输出端子有点输入端子有点电位器电位器可从外部调节的手动拨盘寄存器的数值。输入的模拟量。，上机检查输入信号开关，不带自锁红色开关，带自锁黄色开关个拨码器二输出信号输出信号蜂鸣器检查电源电源开关合上后，批示灯亮，且用电压表检查。若电压大于则合格。输入单元检查工作方式打到档。所有端与电源正极相连。对开关检查拨码器的开关拨向。导线端插入，另端插入每个开关插孔，按下对应开关，指示灯是否亮，如果亮则合格。导线端联自锁开关，导线另相连的。总和共个不变。定时器计数器设定值寄存器是存放最初的预置值。其标号与定时器计数器相对应。定时器计数器经过值寄存器是存放经过值，随着程序变化而变化。当它的内容为时，定时器计数器的触点动作。通用数据寄存器用来存储内部处理的数据。同继电器不同，它不带任何触点。特殊数据寄存器，有特殊用途的寄存器。编号为，常数，是十进制数，是十六进制数，索引寄存器，作寄存器用，其它操作数的修正值地址修正常数修正。设计要求目的全自动洗衣机，按下按钮启动时开始进水。水满即水位到达高水位时停止进水并开始洗涤正转，正洗秒后暂停。暂停秒后开始洗涤反转，反转秒后暂停。暂停秒后，若正反转未满次，则返回从正洗开始的动作，若正反洗满次时开始排水。水位下降到低水位时开始脱水并继续排水。脱水秒即完成次从进水到排水的大循环过程。若未完成次大循环，则返回从进水开始的全部动作，进行下次大循环若完成次大循环，则进行洗完报警。报警秒后结束全部过程，自动停机。设计的具体实现投入运行，系统处于初始状态准备好启动启动时开始进水水满上限位时停止进水并开始洗涤正转正转后暂停暂停后开始洗涤反转反转后暂停暂停后，若正反转未满次时，返回头从正洗开始的动作正反洗涤满次时则开始排水水位下降到低水位是开始脱水并继续排水脱水即完成次从进水到排水的大循环过程若端，按下自锁开关，是否全亮。如果亮则合格。对拨码器检查拨码器的开关拨向每个拨码器从看相应的指示灯是否全亮。二输出单元检查对输出指示灯检查导线端插入正极，电机控制外部接线图图器们可以利用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。张少博基于算法自适应滤波器的设计第章基于算法自适应滤波器的实现仿真自适应滤波器在许多场合,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，包括维纳滤波和卡尔曼滤波都是基于改变参数的滤波方法，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,代表有用信号第二个显示器显示的是被噪声干扰后的周期信号第三个显示器显示的是经过所设计的自适应