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文档简介

1、基于LMS算法的自适应噪声消除仿真分析一、LMS算法原理简介：LMS算法是对最陡下降法的简化。由于实际过程中梯度大都不可知，LMS算法使用单 次计算的估计误差平方代替平方误差的期望进行迭代运算，造成梯度和权矢量成为围绕真值 的随机变量，从而简化了迭代算法的计算，得以快速计算出收敛值，使滤波器的权重收敛于 接近最优权重。、仿真模型:X（n）为输入序列w1（n）为加性噪声w2（n）是叠加干扰主要输入信号受到叠加噪声w1和叠加干扰w2影响。叠加干扰w2在经过一个未知线性系统后得到可以观察的信号v2v2又受到加性噪声w3的影响序列w1、w2、w3互不相关。自适应滤波器从v（n）估计，采用LMS算法进行

2、估计。e（n）=以町一A2（n）三、仿真结果与分析：5阶的自适应滤波器以看出，利用自适应滤波器对叠加干扰w2进行估计，输出信号虽不能完全吻合上图可但较之混有噪声的信号性能要优良的多。于输入信号-o100 垃 DCI 300400500600700800900 1000输出信号与输入信号之间的吻合程度可能取决于自适应滤波器的阶数。（理论上）下面我们提高自适应滤波器的阶数k=15：1.nIIIiiiii输入;信号输出倦号.C IIIIIIIIII变化不是很明显.提DD 300400500600700800 S00 1000最后我们来仿真估计的干扰与原叠加干扰（实际中是得不出的）的对比上图显示，估计的噪声干扰与实际的干扰误差较大，这是由于我们选取的期望信号并 不是噪声干扰本身（实际

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