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文档简介

最小二乘FIR滤波器的设计专业：信号与信息处理姓名：xx学号：xxxxxxxxxxxxxxxxxx目的：最小均方误差（MMSE）意义下的最优滤波器，为了求解最优滤波器我们需预先知道二阶矩的信息，但这些统计信息在很多实际应用中是无法得到的。最小二乘误差（LSE）意义下的最佳滤波器是不需要知道二阶矩信息的。最小二乘FIR滤波器

设N=7,M=3，则上式可写如下矩形形式在LS方法中，由于数据长为有限长，因此存在端点问题，我们有下列四种方式：1，协方差方法(不加窗法)：

此方法只用已知数据没有畸变2，自相关方法（完全加窗）：3，预加窗法：4，后加窗法：

考虑如下的简单通信系统:（这里书上只利用了不加窗和全加窗的方法，我们在这里再加上预加窗和后加窗的方法同时再改变观测范围和阶数进行比较）其中w(n)激励信号，s(n)为信号，v(n)为加性噪声。v(n)和w(n)不相关仿真图形如下N=64,M=3:仿真图形如下N=64,M=12:仿真图形如下N=64,M=32:仿真图形如下N=64,M=64:本程序中计算是通过调用函数LSMATVEC实现的，该函数调用格式为[R,r]=lsmatvec(method,x,M,d)通过调用该函数实现各种加窗的方法，或者不加窗。从上面例子上不难看出，当N=64，M的取值为以下数据时可观测图形得到结果如下：当N远大于M时，上述四种方法

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