信号分析与数据处理14_自适应信号处理.pdfVIP

大连理工大学硕士研究生校管课程 信号处理与数据分析 第14章 自适应信号处理 电子信息与电气工程学部 邱天爽 2012年9月 -1212--1919 大连理工大学大连理工大学 11 内容概要 • §14.1 自适应滤波的基本概念 • §14.2 横向自适应滤波器与最小均方算法 • §14.3 自适应滤波器的递归最小二乘算法 • §14.4 自适应滤波器的应用 2012-12-19 大连理工大学 2 §14.1 自适应滤波的基本概念 2012-12-19 大连理工大学 3 •1.自适应滤波的基本概念 – 自适应滤波器是一种能够根据输入信号自动调整自 身特性并能进行数字信号处理的数字滤波器，本质 特点是具有自学习和自调整即所谓自适应的能力。 2012-12-19 大连理工大学 44 • 自适应滤波器的原理图 – 图中，x(n) 、y(n)和d(n)表示时刻n 的输入信号、输 出信号和参考信号；e(n)表示时刻n的期望信号。 – 自适应滤波器的参数受误差信号控制，并根据e(n) 的值自动调整,使之适合下一时刻n+1的输入x(n+1), 使输出信号y(n+1)更加接近期望信号d(n+1) ，并使 误差信号e(n+1)进一步减小。 -1212--1919 大连理工大学大连理工大学 55 • 自适应滤波器的发展 – 20世纪40年代初期，N. 维纳首先应用最小均方准则 设计最佳线性滤波器，用来消除噪声、预测或平滑 平稳随机信号。 – 60年代初期，R. E.卡尔曼等发展并导出处理非平稳 随机信号的最佳时变线性滤波设计理论。 – 维纳、卡尔曼等滤波器都是以预知信号和噪声的统 计特征为基础，具有固定的滤波器系数。因此，仅 当实际输入信号的统计特征与设计滤波器所依据的 先验信息一致时，这类滤波器才是最佳的。否则， 这类滤波器不能提供最佳性能。 -1212--1919 大连理工大学大连理工大学 66 – 70年代中期，B. 维德罗等人提出自适应滤波器及其 算法，发展了最佳滤波设计理论。 – 以最小均方误差为准则设计的自适应滤波器的系数 可以由维纳-霍夫方程解得。 – B. 维德罗提出的一种方法，能实时求解自适应滤 波器系数，其结果接近维纳－霍甫夫方程近似解。 这种算法称为最小均方算法或简称LMS法。这一 算法利用最陡下降法，由均方误差的梯度估计从现 时刻滤波器系数向量迭代计算下一个时刻的系数向 量。 -1212--1919 大连理工大学大连理工大学 77 • Bernard. Widrow （维德罗） – Professor Emeritus, Electrical Engineering Department, Stanford Un