过其内部参数的最优化来自动改变其特征。自适应滤波算法在统计信号处理的许多应用中都是非常重要的。所以，多年以来，自适应信号滤波器直都是研究的热点，也是近年以来发展起来的种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，滤波等线性滤波基础上发展起来的种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。不确定是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含些未知因数和随机因数。任何个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外部。从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是我们事先不知道的。作为外部环境对信息过程的华南理工大学学士学位论文影响，可以等效地用扰动来表示，这些扰动通常是不可测的，它们可能是部。从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是我们事先不知道的。作为外部环境对信息过程的华南理工大学学士学位论文影响，可以等效地用扰动来表示，这些扰动通常是不可测的，它们可能是程。不确定是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含些未知因数和随机因数。任何个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外滤波等线性滤波基础上发展起来的种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过其内部参数的最优化来自动改变其特征。自适应滤波算法在统计信号处理的许多应用中都是非常重要的。所以，多年以来，自适应信号滤波器直都是研究的热点，也是近年以来发展起来的种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，确得到待处理信号的信息，则设计者就可以很容易地选择最合适的算法来对信号进行处理。如果待处理信号的统计特性是未知的，那么采用固定的算法就不能有效地处理信号。解决方法是采用自适应滤波器，这种滤波器可以通过样好。因此近几十年来，自适应滤波里理论和方法得到了迅速发展。在最近几十年中，数字信号处理技术取得了飞速发展。数字信号处理技术的巨大发展，使得其中的些研究方向已经出来，成为了新的领域。如果可以准滤波理论，可使自适应滤波系统的参数自动地调整而达到最佳，而且在设计时，只需要很少或者根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。这种滤波器的实现差不多像维纳滤波器那样简单，而滤波性能几乎如卡尔曼滤波器器的时候，必须知道产生输入过程的系统的状态方程和测量方程，即要对信号和噪声的统计特性有先验知识。但是在实际中，往往难以预知这些统计特性，因此实现不了真正的最佳滤波。等于年提出的自适应出随机序列作最优估计。现在，卡尔曼滤波器已成功地应用到许多领域，它既可以对平稳和非平稳的随机信号作线性最佳滤波，也可以作非线性滤波，实质上，维纳滤波器也是卡尔曼滤波器的个特例。然而，再设计卡尔曼滤波干扰噪声，提取有用信号，但是，当输入信号的统计特性偏离涉及条件，则它就不再是最佳的了，这在实际应用中受到了限制。到了年代，由于空间技术的发展，出现了卡尔曼滤波理论，即利用状态变量模型对非平稳多输入输景早在世纪年代，就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论，根据有用信号和干扰噪声的统计特性自相关函数或功率谱，以线性最小均方误差估计准则所设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。这种滤波器能最大程度地消除应滤波算法的仿真实现语言的基本介绍华南理工大学学士学位论文仿真算法与结果自适应噪声消除仿真自适应自适应陷波器仿真第六章总结参考文献致谢第章绪论第章绪论自适应算法的研究背均学习曲线失调系数频域自适应算法的算法研究与实现基本原理收敛特性失调实现频域滤波的源程序本章小结第四章自适应滤波的应用引言回波抵消信道均衡系统辨识噪声消除本章小结第五章自适算法变换域自适应滤波算法仿射投影算法共辆梯度算法基于子带分解的自适应滤波算法基于分解的自适应滤波算法本章小结第三章自适应算法引言自适应算法具体算法自适应算法性能分析自适应收敛性平和时域算法的比较自适应算法的发展前景第二章自适应滤波的各种算法自适应算法的基本原理基于维纳滤波理论的方法基于卡尔曼滤波理论的方法基于最小二乘准则的方法几种具体常用自适应滤波算法简介自适应滤波，目录摘要第章绪论自适应算法的研究背景自适应算法的现状频域算法，目录摘要第章绪论自适应算法的研究背景自适应算法的现状频域算法和时域算法的比较自适应算法的发展前景第二章自适应滤波的各种算法自适应算法的基本原理基于维纳滤波理论的方法基于卡尔曼滤波理论的方法基于最小二乘准则的方法几种具体常用自适应滤波算法简介自适应滤波算法变换域自适应滤波算法仿射投影算法共辆梯度算法基于子带分解的自适应滤波算法基于分解的自适应滤波算法本章小结第三章自适应算法引言自适应算法具体算法自适应算法性能分析自适应收敛性平均学习曲线失调系数频域自适应算法的算法研究与实现基本原理收敛特性失调实现频域滤波的源程序本章小结第四章自适应滤波的应用引言回波抵消信道均衡系统辨识噪声消除本章小结第五章自适应滤波算法的仿真实现语言的基本介绍华南理工大学学士学位论文仿真算法与结果自适应噪声消除仿真自适应自适应陷波器仿真第六章总结参考文献致谢第章绪论第章绪论自适应算法的研究背景早在世纪年代，就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论，根据有用信号和干扰噪声的统计特性自相关函数或功率谱，以线性最小均方误差估计准则所设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。这种滤波器能最大程度地消除干扰噪声，提取有用信号，但是，当输入信号的统计特性偏离涉及条件，则它就不再是最佳的了，这在实际应用中受到了限制。到了年代，由于空间技术的发展，出现了卡尔曼滤波理论，即利用状态变量模型对非平稳多输入输出随机序列作最优估计。现在，卡尔曼滤波器已成功地应用到许多领域，它既可以对平稳和非平稳的随机信号作线性最佳滤波，也可以作非线性滤波，实质上，维纳滤波器也是卡尔曼滤波器的个特例。然而，再设计卡尔曼滤波器的时候，必须知道产生输入过程的系统的状态方程和测量方程，即要对信号和噪声的统计特性有先验知识。但是在实际中，往往难以预知这些统计特性，因此实现不了真正的最佳滤波。等于年提出的自适应滤波理论，可使自适应滤波系统的参数自动地调整而达到最佳，而且在设计时，只需要很少或者根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。这种滤波器的实现差不多像维纳滤波器那样简单，而滤波性能几乎如卡尔曼滤波器样好。因此近几十年来，自适应滤波里理论和方法得到了迅速发展。在最近几十年中，数字信号处理技术取得了飞速发展。数字信号处理技术的巨大发展，使得其中的些研究方向已经出来，成为了新的领域。如果可以准确得到待处理信号的信息，则设计者就可以很容易地选择最合适的算法来对信号进行处理。如果待处理信号的统计特性是未知的，那么采用固定的算法就不能有效地处理信号。解决方法是采用自适应滤波器，这种滤波器可以通过其内部参数的最优化来自动改变其特征。自适应滤波算法在统计信号处理的许多应用中都是非常重要的。所以，多年以来，自适应信号滤波器直都是研究的热点，也是近年以来发展起来的种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，滤波等线性滤波基础上发展起来的种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。不确定是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含些未知因数和随机因数。任何个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外部。从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是我们事先不知道的。作为外部环境对信息过程的华南理工大学学士学位论文影响，可以等效地用扰动来表示，这些扰动通常是不可测的，它们可能是确定的，也可能是随机的。此外些测量噪音也是以不同的途径影响信息过程。这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的。面对这些客观存在的各种不确定性，如何综合处理信息过程，并使些指定的性能指标达到最优或近似最优，这就是自适应滤波所要解决的问题。自适应算法的现状自适应滤波器理论与技术是年代末发展起来的，它对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波器在信道均衡回波抵消谱线增强噪声抑制雷达杂波抵消相参检测系统辨识系统建模及生物医学电子等方面有着极其广泛的应用。有限冲击响应滤波器的自适应算法主要包括递归最小平方算法和最小均方自适应算法。算法尽管在系统辨识和时间序列分析领域中有广泛的应用改善了快速仿射投影算法在有限精度运算时的数值稳定性。共辆梯度算法虽然算法收敛速度快，但其计算复杂度很高，因为它需要估计逆矩阵。假如被估计的逆矩阵失去正定性，就会引起算法发散并且算法实现所需的存储量极大，不利于实现。些快速算法虽降低了算法的计算复杂度，但都存在数值稳定性问题。共扼梯度自适应滤波算法不含有算法中的矩阵运算，也没有些快速算法存在数值稳定性问题，它保留了算法收敛速度快的特点。等提供和分析了共辘梯度法在自适应滤波中的两种实现方法，这两种方法对原始的共扼梯度法作了些修改，并且对这两种算法的收敛性能和失调作了比较，建立了算法的稳定范围。基于子带分解的自适应滤波算法基于子带分解自适应滤波的基本原理是将输入信号与参考信号经过分解滤波器组抽取华南理工大学学士学位论文进行子带分解，对信号按频带划分，然后在各个子带上分别进行自适应滤波，再将子带信号内插后通过合成滤波器组得到最后的合成信号。其中，由于对信号进行了抽取，使完成