DSP原理与应用 实验八.doc

实验八 自适应滤波算法的DSP实现(C语言) 1．掌握自适应数字滤波器的原理。 2．掌握 LMS 自适应滤波的DSP实现。 二、实验环境 1.奔腾IV计算机 2.Code Composer Studio (CCS)软件 三、实验原理 1.自适应滤波简介 自适应滤波理论与技术是现代信号处理技术的重要组成部分，它能自动调节数字滤波器的系数，以适应信号变化的特性，从而达到最佳滤波。由于自适应滤波不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理，近年来得到广泛应用，如用于：脑电图和心电图测量、噪声抵消、扩频通信及数字电话等。 自适应滤波算法的特点：经典滤波器（如低通、高通滤波器等）仅能在信号频带和噪声干扰频带不相重叠时进行消噪处理，若信号中含有随机噪声 (如：高斯白噪声,见图8-1),就不能采用经典滤波器去除噪声。而自适应滤波可用于消除信号中的随机噪声。 图8-1 高斯白噪声 2.LMS自适应滤波算法 自适应滤波器如图8-2所示，输入x(n)加权到数字滤波器产生输出信号y(n)，自适应算法调节滤波器权系数w(n),使y(n)和滤波器期望的响应d(n)之间的误差信号e(n)的平方和为最小。滤波器结构可采用图8-3所示的横向滤波器结构。滤波器输出y(n)可表示为： (8-1) 其中，X(n)=[x(n),x(n-1),…,x(n-N+1)]T输入向量；N滤波器阶数； W(n)=[w0(n),w1(n),…,w-1(n)] T 权系数向量。 自适应算法众多，采用其中最常用的LMS（最小均方误差）算法，该算法由n)与y(n)之差e (n)的平方值的期望: E[e2(n)]=E[(d(n)-y(n))2] (8-2) 最小，并据此修改权系数w(n),则权系数迭代公式为: W(k,n+1)=W(k,n)+2μe(n)X(n-k) (8-3) 8-2 自适应滤波器 图8-3 横向滤波器结构 四、实验内容 (一)信号x(n)是含有随机噪声的正弦信号，利用CCS中的dsplib库编程LMS自适应滤波算法消除x(n)中的随机噪声。#define NX 256 %输入数据的点数 #define NH 12 %自适应滤波器阶数 #define STEP 0x1000 % STEP=2*μ #include c54lms.h %自适应 滤波头文件 #include test.dat %输入数据文件 void main() { int i; for (i=0;iNH;i++) h[i] =0; /* 权系数矩阵h*/ for (i=0;iNX;i++) r[i] =0; /*输出矩阵r*/ for (i=0; iNH; i++) dbuffer[i] = 0; /*数据缓冲区*/ oflag = dlms(x,h,r,dp,des,STEP, NH, NX); /*自适应滤波消噪*/ for(;;){}; } %2.链接命令文件：test.cmd -c -l rts.lib -l c54lms.lib -stack 0x200 -heap 0x200 MEMORY { PAGE 0: INT_PM_DRAM: origin = 0080h, length = 1380h EXT_PM_RAM: origin = 1400h, length = 0ec00h PAGE 1: INT_DM_SCRATCH_PAD_DRAM: origin = 0060h, length = 20h INT_DM_1: origin = 0080h, length = 01380h EXT_DM_RAM: origin = 1400h, length = 0ec00h } SECTIONS { .text :