DSP课程设计-自适应滤波器

1、数字信号处理课程设计_自适应滤波器和滤波器设计的设计方案与实施当前计算机科学系通信工程班年级组第一名教师年月日至年月日起止日期目录汇总.1第1章课程设计的目的和要求.1第2章系统功能介绍及总体设计方案.2第三章主要内容和步骤.3 3.1自适应滤波器的原理.3 3.2操作步骤.3第4章详细设计.4第5章实验过程.5 5.1汇编语言实验步骤和内容.5 5.2实验过程中出现的错误及解决方法.75.2。CCS程序运行后的各种输出结果.7第6章结论和经验.10篇参考文献.11附件：源程序列表.摘要：自适应滤波是统计信号处理的重要组成部分。在实际应用中，我们需要研究自适应滤波器，因为没有足够的信息来设计具

2、有固定系数的数字滤波器，或者设计规则将在滤波器的正常操作期间改变。自适应滤波器在处理未知统计环境或非平稳信号中由运算结果产生的信号时，可以提供一种很有吸引力的解决方案，其性能通常远远优于常规方法设计的固定滤波器。此外，自适应滤波器还可以提供非自适应方法无法提供的新信号处理能力。从研究自适应滤波器的意义出发，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法和设计方法。自适应滤波算法是整个系统的核心。本文详细介绍和分析了两种最基本的自适应算法，即最小均方误差算法和递归最小二乘算法，并详细比较了两种算法的优缺点。同时，详细介绍了FIR结构和IIR结构自适应滤波器，比较了FIR

3、结构和IIR结构自适应滤波器的优缺点。最后，利用改进的最小均方误差算法设计了FIR结构自适应滤波器，并用MATLAB进行了仿真。最后，用数字信号处理器实现自适应滤波。实验结果表明，自适应滤波器具有较好的滤波效果。第一章课程设计的目的和要求第一章课程设计的目的和要求1.11.1目的自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最活跃的研究课题之一。温得罗等于1967年提出的自适应滤波系统的参数可以自动调整到最佳状态，并且在设计中需要很少或不需要关于信号和噪声的先验统计知识。自适应滤波器本身有一个重要的自适应算法，可以根据输入、输出和原始参数信号，按照一定的准则修改滤波器参数，从而能够有效地跟随外部环

4、境的变化。因此，自适应数字系统具有很强的自学习、自跟踪能力，算法实现简单易行。自适应滤波技术的核心问题是自适应算法的性能。提出的自适应算法主要包括最小均方(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法以及相应的改进算法，如归一化(NLMS)算法、变步长(SVSLMS)算法、递归最小二乘(RLSL)算法等。这些算法各有特点，适用于不同的场合。如系统识别、回声消除、自适应谱线增强、自适应信道均衡、语音线性预测、自适应天线阵等许多领域。自适应滤波在通信业务的发展中起着不可或缺的作用。因此，它是我们传播专业的重点。巩固数字信号处理知识也是一个重要的实验。1.21.2要求本文设计的自适应滤波器要求DSP实现

5、自适应滤波器，并要求掌握自适应滤波器的原理和实现方法。因为自适应滤波器的设计采用了自适应算法和FIR滤波算法。自适应滤波算法包括最小均方误差算法和最小均方误差算法。本文仅使用最小均方误差算法。LMS算法通过对未知系统的传递函数建模来识别未知系统，并对系统进行噪声滤波。自适应滤波器的权系数可以根据自适应算法不断修改，使系统中的脉冲响应满足给定的性能。例如，语音信号的ADPCM编码通过采用线性预测自适应，可以实现误差信号与输入信号的线性度无关，并在此基础上不断调整滤波器的权系数，最终误差信号接近零，使滤波器完全适应输入信号；类似地，每当输入信号变化时，自适应滤波器根据误差信号的变化再次调整其权重系

6、数，以便跟上信号的变化。自适应滤波器设计算法使用自适应算法，即LMS算法。LMS算法通过对未知系统的传递函数建模来识别未知系统，并对系统进行噪声滤波。第二章自适应滤波器功能介绍和总体设计方案自适应滤波器功能介绍和总体设计方案2.12.1功能：功能：自适应滤波器可以利用前一时刻获得的滤波器参数结果，自动调整当前时刻的滤波器参数，以适应未知或时变的信号和噪声统计特性，实现最优滤波。2.22.2总体设计方案：总体设计方案：自适应滤波器主要由两部分组成：系数可调的数字滤波器和调整或校正滤波器系数的自适应算法。如下图所示：自适应滤波器的一般形式如图1所示。在该图中，输入信号X(N)被加权到数字滤波器以产

7、生输出信号Y (N)。自适应算法调整滤波器权重系数，以最小化输出Y(N)和滤波器的期望响应F(n)之间的误差信号E(N)。自适应滤波器的系数由误差信号控制，并根据E(N)值和自适应算法自动调整。一旦输入信号的统计规律发生变化，滤波器就会自动跟踪输入信号的变化，自动调整滤波器的权系数，实现自适应过程，最终达到滤波效果。数字滤波器FIR自适应算法LMS F(N) E(N) Y(N) X(N)第3章3主要内容和步骤主要内容和步骤3.13.1自适应滤波原理自适应滤波原理自适应滤波器主要由两部分组成：具有可调系数的数字滤波器和用于调整或校正滤波器系数的自适应算法。下图是自适应滤波器的原理框图：在该图中，

8、自适应滤波器有两个输入端：一个输入端的信号Z(n)包含要提取的信号s(n)，该信号淹没在噪声d(n)和s(n)中。d(n)彼此不相关，z(n)=s(n) d(n)。另一个输入信号是x(n)，它是z(n)的量度，在某种程度上与噪声d(n)有关。X(n)由数字滤波器处理，以获得噪声d(n)的估计值y(n)，从而可以从z(n)中减去y(n)，以获得待提取的信号s(n)的估计值e(n)，表示为e(n)=z(n)-y(n)=s(n) d(n)-y(n)。显然，自适应滤波器是一种噪声消除器。如果获得了淹没信号的噪声的最佳估计，则可以获得待提取信号的最佳估计。为了获得噪声的最佳估计y(n)，可以通过适当的自

9、适应算法(例如最小均方算法)来反馈调整数字滤波器的系数，以最小化e(n)中的噪声。E(n)有两个功能：一是获得信号s(n)的最佳估计；第二个是用于调整滤波器系数的误差信号。在自适应滤波器中，数字滤波器的滤波系数是可调的。它们大多采用FIR型数字滤波器中的FIR自适应算法LMS F(N) E(N) Y(N) X(N)滤波器。让它的单位脉冲响应为h(0)，h(1)，h(N-1)。n时刻的输出可以写成以下卷积形式y(n)=h(k)x(n-k)。为方便起见，上述公式中的每个H (k)也称为权重值。根据要求，输出y(n)和目标数d(n)之间应满足最小均方误差条件，即，Ee2(n)=Ed(n)-y(n)2

10、 (2- 2)具有最小值，其中e(n)表示误差。设Ee2(n)/h(k)=0 (2-3)并代入方程(2-2)得到正交条件：如果h=ht (0，1，2)，则Ee(n)x(n-k)=0，0kN-1 (2- 4)，n-1)，x (n)=XT (n，n-1，则公式(2-1)可以写成y(n)=xT(n)h=hTx(n) (2-5)并且由公式(2-4)给出的正交条件变成：E d(N)-y(N)N)=0在将公式(2-5)代入上述公式后，如果r=Ed(N)x(N)=Ex(N)xT(N)h(2-6)通常有两个标准：最小均方误差标准和最小二乘标准。最小均方误差算法是最典型的基于最小均方误差的算法，也是应用最广泛的算法。最小均方算法是一种易于实现、鲁棒性强、应用广泛的算法。所有的滤波器系数调整算法都试图使Y(N)接近F(N)，只是这种方法的评估标准不同。LMS算法的目标是通过调整系数来最小化输出误差序列的均方值，并根据Nyndne和该准则来修改权重系数，因此称为算法。误差序列的均方值也称为“均方误差”。理想信号和滤波器输出nd之间的差值的期望值最小，并且根据该标准修改权重系数。由此产生的nynwi算法称为LMS。均方误差表示为：