中文第三章自适应滤波器.pptVIP

参数变更的回馈模型Thedeepest-descendmethod收敛速率滤波器参数的收敛速度决定于自适应步长的选择在主轴系统中参数沿着各个参数坐标轴独立收敛。各个坐标轴的收敛速度被各自的几何比r控制。需要注意的是，在自然坐标系中各个参数w并不是独立收敛的。这是我们为什么要变换坐标系到主轴系统进行收敛分析的原因。几何比r和自适应步长对收敛的影响：稳定(收敛)过阻尼临界阻尼欠阻尼不稳定(不收敛)几何比和自适应步长对收敛的影响：收敛速度：几个时间常数权系数衰减时间常数权系数衰减到初始值的需要花费的时间。学习曲线时间常数即均方误差与最小均方误差的差值下降到初始差值的时所花费的时间。自适应时间常数（用时间衡量学习曲线常数）注意最陡下降法具有更多的理论分析意义，实际操作时我们必须对其做很多近似。015.LMS方法Least-Mean-SquareAlgorithm最陡下降法在每次迭代时要求得到性能曲面梯度的估计值。LMS方法使用一个特别方法估计这个梯度（这个梯度对于自适应的线性组合器是有效的）LMS方法的优势在于:计算简单方便不需要离线的梯度估计或者数据副本如果自适应系统是一个自适应线性组合器，并且输入矢量和期望响应在每次迭代时都可以得到，那么LMS方法通常是一个最好选择。LMS方法推导LMS使用单次误差代替误差平均，造成梯度和权矢量成为围绕真值的随机变量。使用单次计算的估计误差平方代替平方误差的期望。LMS自适应滤波器举例

（2输入线性组合器）LMS方法对梯度的估计的均值为真实梯度估计量的期望值与真实梯度的偏差为0。所以为无偏估计LMS权矢量的均值

等于最陡下降法得到的权矢量最陡下降法01最陡下降02LMS单次01最陡下降02LMS多次平均收敛条件权矢量噪声(梯度估计噪声)(around)在最小均方误差点附近的梯度估计误差Note:Thisconditionisveryconservative.这个条件的推导，需要仔细看一下。孙老师和姚老师的结果不同Convergent,unstable.Therearethreedifferenttypesofconvergentconditions.LMSalgorithmusingthegradientfromasingleerrorsequenceinsteadofthemeanoferrorsequences,sothegradientisarandomvariableandthentheweightvectorisalsoarandomvariable(aroundthetrueweightvector).Therandomessencemake“isitunbiasedestimate”and“themeanofweightvector”“Thevectornoise””Misadjustment”importantforapplications.Theseequationsissuitableonlyforsteady-state,thatisallinput,desired,andnoisesignalsallsteadyprocess/inasteady-stateafteradaptation.第三章：自适应滤波器内容1.自适应滤波器原理2.自适应线性组合器3.均方误差性能曲面4.最陡下降算法5.LMS算法6.RLS算法7.典型应用：噪声消除自适应算法理论分析1。自适应滤波原理学习和跟踪（时变信号）单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，为了演示发布的良好效果，请言简意赅地阐述您的观点。您的内容已经简明扼要，字字珠玑，但信息却千丝万缕、错综复杂，需要用更多的文字来表述；但请您尽可能提炼思想的精髓，否则容易造成观者的阅读压力，适得其反。带有可调参数的最优线性滤波器两输入两输出Twoinputsandtwooutputs;FIR,IIR,and格形（Lattice）最小均方误差和最小平方误差准则通用自适应滤波器的基本原理线性滤波器01性能评价02自适应方法03输入信号04输出信号05期望响应06误差07滤波器参数08自适应滤波器的性能失调量（Misad