自适应滤波器毕业设计与实现.doc

学科分类号： 08 本科生毕业设计 题目（中文）： 自适应滤波器的设计与实现he Auto-adapted Filter 学生姓名： 学号 系 部： 专业年级： 指导教师： 职 称： 目 录摘 要 I 关键词 I Abstact I Keywords II 第一章 绪 论 1 1.1 引言 1 1.2 课题研究意义和目的 1 1.3 国内外研究发展状况 2 1.4本文研究思路与主要工作 4 第二章 自适应滤波器理论基础 6 2.1 滤波器的基本概念 6 2.2 数字滤波器的基本概念 6 2.3 自适应滤波器的原理 8 2.4 自适应滤波算法种类 9 2.4.1 最小均方（LMS）算法 9 2.4.2 递推最小二乘法（RLS）算法 13 第三章 自适应滤波器的设计 16 3.1 无限冲激响应（IIR）滤波器 16 3.1.1 自适应IIR滤波器的基本原理 16 3.1.2 方程误差结构形式自适应IIR滤波器 16 3.1.3 IIR滤波器的一般结构 18 3.2 有限冲激响应（FIR）滤波器 19 3.2.1 FIR横向型滤波器的一般结构 19 3.2.2 FIR横向性滤波器的工作原理 20 3.3 IIR滤波器和FIR滤波器的比较 22 第四章 基于DSP实现自适应滤波器 24 4.1 MATLAB语言介绍 24 4.2 MATLAB仿真 25 4.2.1 MATLAB程序仿真 25 4.2.2 仿真结果 26 4.3 DSP的理论基础 28 4.4 自适应滤波算法的DSP实现 29 第五章 总结与展望 32 参考文献 33 致 谢 34 附录 自适应滤波子程序 35  自适应滤波器的设计与实现 摘 要：自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时，自适应滤波器可以提供一种吸引人的解决方法，而且其性能通常远优于用常方法设计的固定滤波器。此外，自适应滤波器还能提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。 本文从自适应滤波器研究的意义入手，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、算法及设计方法。自适应滤波器的算法是整个系统的核心。本文中，对两种最基本的自适应算法，即最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘（RLS)算法进行了详细的介绍和分析，并针对两种算法的优缺点进行了详细的比较。同时，分别对FIR结构和IIR结构自适应滤波器做了详细的介绍，比较了FIR结构和IIR结构自适应滤波器的优缺点。最终采用改进的LMS算法设计FIR结构自适应滤波器，并采用MATLAB进行仿真，最后用DSP实现了自适应滤波器。实验结果表明，该自适应滤波器滤波效果优越。 关键词：自适应滤波器LMS算法FIR结构滤波器he Auto-adapted Filter Abstact: The auto-adapted filter is an important part of the digital signal processing. In practical application, there haven’t sufficient information to design the fixed coefficient digital filter, or the design rule will be changed when the filter normally operated. Therefore, we need to research the auto-adapted filter. Whenever needs to process the signal under the unknown statistical environment, or the non-steady signal, the auto-adapted filter can provide a appealing solution. Moreover, its performance usually over the normally fixed filter. In addition, the auto-adapted filter can also provide