自适应滤波器介绍.ppt

（3）维纳-霍夫方程 * (4)最小均方误差算法 实际上，设计自适应DF无需知道R和P。自适应DF与维纳（平稳随机过程）DF比较，其差别在于增加了一个识别控制环节，将输出y(j)与所期望的响应d(j)比较，看是否一样，如果有误差ε(j)，用ε(j)去控制w,使w为E[ε2(j)]=min时的W*. 因此，关键：找到LMS算法，寻找一个W的递推式，由W=W0，起始值开始，沿着趋于W*的正确方向逐步递推，直至W=W*，E[ε2(j)]=min为止。这就是最小均方误差算法，简称LMS算法。 * 第三节LMS递推算法 寻找一个W的递推式，由W=W0，起始值开始，沿着趋于W*的正确方向逐步递推，直至W=W*，E[ε2(j)]=min为止 * 一、LMS算法递推式 LMS递推算法是Windrow与Hoff两个提出的。 设w(j)是j时刻的权矢量，w(j+1)是j+1时刻的权矢量； 则LMS算法的递推公式为： 式中μ0, μ是一个控制稳定性与收敛速度的参数。 因为E[ε2(j)]是权矢量W的二次方程，即E[ε2(j)]与W的关系在几何上是一个“碗形”的多维曲面。 * 二、自适应过程的物理意义 A B 为了简单，设W是一维的，则E[ε2(j)]与W的关系成为一个抛物线。 * 三、自适应递推算法的递推过程1、步骤1 * 2.步骤2 * 3.步骤3-合并 * 4.步骤4-结论 * 四、LMS自适应滤波器递推公式（1）LMS算法如何实时处理及实现 * （2） LMS自适应滤波器递推公式 * 五、自适应滤波器的主要结论（1） * 五、自适应滤波器的主要结论（2） * 五、自适应滤波器的主要结论（3） * 五、自适应滤波器的主要结论（4） 自适应数字滤波器是个线性系统，时变，服从叠加原理。 * 第四节 自适应数字滤波器的应用 自适应滤波器最重要特性：能有效地在未知环境中跟踪时变的输入信号，使输出信号达到最优。因而在电信，雷达，声纳，实时控制以及图象处理等领域都有成功的应用。 * 一、应用介绍 自适应数字滤波器的应用非常广泛，这里介绍四种。 一、自适应噪声抵消器； 二、自适应陷波滤波器； 三、自适应预测系统。 * 二自适应噪声抵消器1、自适应噪声抵消器引入 固定参数的数字滤波器利用自身的传输特性来抑制信号中的干扰成分，消除干扰的效果受到很大的限制。 若已知道干扰信号的来源，就可利用干扰源的输出去抵消信号中的混杂的干扰。 但直接利用干扰源的输出去抵消干扰的做法是危险的，因为由于延迟的影响，不仅不能减小信号中的干扰，反而有可能使干扰加强。 在自适应噪声抵消器中，是利用干扰源的输出，通过一个数字滤波器，最佳地估计出干扰值，从而从混有干扰的输入中减去干扰估值，实现了干扰与信号相当完善的分离。 * 2、自适应噪声抵消器的原理框图 信号源 噪声源 自适应滤波 + - * 3、自适应噪声抵消器的输出1 * 3、自适应噪声抵消器的输出2 * 4、自适应噪声抵消器的应用 （1）胎心心电图中消去母体干扰1 因为胎儿心电图的研究，解决妇产科（难胎位、单胎位、双胎位、分娩期间心率是否正常）及优生学方面（孕妇怀孕的中，后期预测胎儿在的生理状况）。 胎儿心电只有母体的1/10. 胎儿心电图在胎儿腹壁测量。称腹壁胎儿心电图，简称心电图。 * （1）胎心心电图中消去母体干扰2 输出 腹部电极（原始输入） 胸参部输电考极入 （自适应胎儿心电图测试仪） 其中原始输入a(t)=f(t)+m(t)+n(t) f(t):胎儿心脏产生信号 m(t):母亲心脏产生信号 n(t):噪声干扰信号（主要由肌肉起的，有时称“肌肉噪声”）。 采用自适应噪声抵消器消除胎儿心电图中母体心脏信号（干扰）。一般采用：四个普通胸导（每路信号相同）记录母亲心跳，作为参考输入信号。经过自适应噪声抵消器处理后，母亲心脏干扰信号被显著消弱，胎儿心声可辨。 * （1）胎心心电图中消去母体干扰3 预滤波带宽3~35Hz. 胎儿脉冲（谐波很多） 抽样频率：为256Hz. * （2）噪声抵消器其他应用 语音信号的镇噪、飞机、汽车，船舱内大量噪声的抑制。 天线旁瓣干扰的消除，以及消除50Hz纹波等。 * 三、自适应陷波器 若信号中的干扰是单频的正弦波，设频率为w0则消除这种干扰的正确方法是应用陷波器。 * 1、陷波器理想频率特性 w0 * 2、自适应陷波器的优点 与一般陷波器比较，有两 大优点： （1）能够自适应地准确跟踪干扰频率。 （2）容易控制带宽，且 * 3、单频干扰陷波器框图 90° LMS算法 + - 参考输入 原始输入 * 作业 设计并实现应用于心电图中50Hz的干扰陷波器。 * 第七章自适应数字滤波器Ada