自适应滤波器的设计(终极版).doc

目录

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第1章绪论1

1.1引言……………...…..…………...……………...1

1.2课题研究意义和目的 1

1.3国内外研究开展状况 2

1.4本文研究思路与主要工作 4

第2章自适应滤波器理论根底 5

2.1自适应滤波器简介 5

2.2自适应滤波器的原理 5

2.3自适应滤波算法 7

2.4TMS320VC5402的简介 8

第3章总体方案设计 10

3.1无限冲激响应〔IIR〕滤波器 10

3.2有限冲激响应〔FIR〕滤波器 11

3.3电路设计 11

4基于软件设计及仿真 17

4.3DSP的理论根底 17

4.4自适应滤波算法的DSP实现 18

5总结 21

参考文献 22

致谢 23

附录自适应滤波源代码 24

绪论

1.1引言

随着微电子技术和计算机技术的迅速开展，具备了实现自适应滤波器技术的各种软硬件条件，有关自适应滤波器的新算法、新理论和新的实施方法不断涌现，对自适应滤波的稳定性、收敛速度和跟踪特性的研究也不断深入，这一切使该技术越来越成熟，并且在系统辨识、通信均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、系统模拟语音信号处理、生物医学电子等方面都获得了广泛应用口。自适应滤波器实现的复杂性通常用它所需的乘法次数和阶数来衡量，而DSP强大的数据吞吐量和数据处理能力使得自适应滤波器的实现更容易。目前绝大多数的自适应滤波器应用是基于必威体育精装版开展的DSP来设计的．

滤波技术是信号处理中的一种根本方法和技术，尤其数字滤波技术使用广泛，数字滤波理论的研究及其产品的开发一直受到很多国家的重视。从总的来说滤波可分为经典滤波和现代滤波。经典滤波要求信号和噪声的统计特性，如维纳滤波和卡尔曼滤波。现代滤波那么不要求己知信号和噪声的统计特性，如自适应滤波。自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果，自动地调节现时刻的滤波参数，从而到达最优化滤波。自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力，适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法一直是人们的研究热点，包括线性自适应算法和非线性自适应算法，非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比拟复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。线性自适应滤波算法的种类很多，有LMS自适应滤波算法、R路自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等。

1.2课题研究意义和目的

自适应滤波理论与技术是现代信号处理技术的重要组成局部，对复杂信号的处理具有独特的功能，对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活泼的研究课题之一。自适应滤波器与普通滤波器不同，它的冲激响应或滤波参数是随外部环境的变化而变化的，经过一段自动调节的收敛时间到达最正确滤波的要求。自适应滤波器本身有一个重要的自适应算法，这个算法可以根据输入、输出及原参量信号按照一定准那么修改滤波参量，以使它本身能有效的跟踪外部环境的变化。因此，自适应数字系统具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性。自适应滤

波技术的核心问题是自适应算法的性能问题，提出的自适应算法主要有最小均方(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法及相应的改良算法如：归一化(NLMS)算法、变步长(SVSLMS)算法、递归最小二乘方格形(RLSL)算法等。这些算法各有特点，适用于不同的场合。研究自适应算法是自适应滤波器的一个关键内容。最小均方误差(LMS，TheleastMeansquare)算法是线性自适应滤波算法中最根本的两类算法之一，其主要思想是基于最小均方误差准那么，使滤波器的输出信号与期望输出信号之间的均方误差最小，由于LMS算法简单有效、鲁棒性好、易于实现，得到了广泛的应用。

1.3国内外研究开展状况

自适应滤波的根本理论通过几十年的开展已日趋成熟，近十几年来自适应滤波器的研究主要针对算法与硬件实现。算法研究主要是对算法速度和精度的改良，其方法大都采用软件C、MATLAB等仿真软件对算法的建模和修正。通常，自适应滤波器的硬件实现都是用DSP通用处理器(如TI的TMS320系列)。DSP器件采用改良的哈佛结构，具有独立的程序和数据空间，允许同时存取程序和数据，内置高速的硬件乘法器(MAC)，增强的多级流水线。DSP具有的硬件乘法模块(MAC)，专用的存储器以及适用于高速数据运行的总线结构，使DSP器件具有高速的数据运算能力。目前，用