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。自适应滤波的原用万元 工程建设其他费用万元 基本预备费万元 建设期利息万元 铺底流动资金万元 新增劳动定员人减少 全年生产天数天 项目新增收入万元 年总成本万元正常年 年利税万元正常年 值元，税后投资回收期 为年含建设期年。经济效益合理，财务上切实可行。 八主要经济技术指标 表主要经济技术指标表 序号指标名称单位指标备注 项目总投资万元 固定资产投资万元 经济效益 项目建设期设计为年，投资总额为万元，达产后公司年产 高档专用粉吨。项目正常年份年销售收入万元，税前利润 总额万元，所得税万元，税后利润万元，税后 财务内部收益率为，税后财务净现元。企业通排„„„„„„„„„„„„ 第九章投资估算及资金筹措„„„„„„„„„„„ 核准通过，归档资料。 未经允许，请勿外传,第节投资估算 第二节资金筹措 第十章项目效益分析„„„„„„„„„„„„„„ 第十章项目招标内容„„„„„„„„„„„„„ 第章总论 第节项目概论 项目名称 万亩，用类和类来提取文本，并以字符串的形式返回。文档解析器文档便携式文档格式是公司开发的文件格式。这是种常见的文档格式，这里我们关心如何从文档中提取纯文本内容。是个开源的，可以操作的文档的类库。它可以创建个新的文档，操作现有文档并提取文档中的内容。这里我们就用它来开发我们的文档解析器，具体实现代码如下其中方法是类的主要方法，根据传递过来的文件路径来提取文本，并以字符串的形式返回。过程为创建解析器，执行解析过程，获取解析器的文档对象这个用来缓存词库这里是分词器实现的最关键的地方通过这个条件不难看出这里只处理了，因此会丢掉其它的字符，如它档文档。其中类用来解析文档类用来解析文档类用来解析文档。类用来解析纯文本文档。各类所需要引入的包有文档解析器文档格式，很常见，是微软的产品。有个附加组件包，可以用来解析文档，从中提取出文本。尽管这个组件包不再的发行版中，但它很有用，索引，很多人都需要它。下面就用组件来从文档中提取纯文本。类名为。实现代码如下其中方法是类的主要方法，根据传递过来的文件路径，用类来提取文本，并以字符串的形式返回。文档解析器对于于编程开发来讲，常常用到报表和打印，是可以做这项工作的，也可以，但用的最多的还是。所以，专门用来处理的类库比较多。例如，它是个开源码项目。此外，是个专门处理的组件。接下来就用它来读取文本内容。具体实现如下代码所示其中方法是类的主要方法，根据传递过来的文件路径息，单击提交按钮后，注册的页面通过方法，将注册表中的信息，请求发送到名为的使用获取信息的进行处理。中的代码如下所示,,,用户或密码,登录失败,重新登录获取个人信息的实现当用户点击我的资料的时，后台通过获取到数据库的个人信息的资料，然后在传到网站的相应页面用户想要的添加好友，这个好友必须已经注册了该网站，是这个网站的用户这样才能给器们可以利用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