基于最大相关熵的递归自适应滤波器：理论、优化与多领域应用.docx

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2025-02-25 发布于上海
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一、引言

1.1研究背景与意义

在现代信号处理领域，自适应滤波器作为一种关键技术，被广泛应用于通信、雷达、语音处理、图像处理等众多领域。它能够根据输入信号的统计特性自动调整滤波器的参数，以适应信号的变化，从而实现对信号的有效处理。传统的自适应滤波器，如最小均方（LMS）滤波器和递归最小二乘（RLS）滤波器，大多基于最小均方误差准则，在高斯噪声环境下能够表现出良好的性能。然而，在实际应用中，信号往往受到各种复杂噪声的干扰，其中非高斯噪声的出现频率较高。例如，在通信系统中，由于多径传播、信道衰落以及电磁干扰等因素，接收信号中常常包含非高斯噪声；在语音信号处理中，环境噪声、突发的脉冲干扰等也使得语