文档介绍：,都是符合某种准则的最佳滤波器。维纳滤波器的参数是固定的,适用于平稳随机信号的最佳滤波,但要设计这种滤波器,必须要求输入信号是平稳的,且具有信号和噪声统计分布规律的先验知识。在实际中,常常无法知道这些先验知识,且统计特性还会变化,因此实现最佳滤波是困难的。诺疗绚炭退剁味传问恍谢坡货炔见炉氓斗坐婚暮菇察厉泞仲疗崭嫂殆列伴自适应滤波器自适应滤波器自适应滤波器的特点是:滤波器的参数可以自动地按照某种准则调整到最佳滤波;实现时不需要任何关于信号和噪声的先验统计知识,尤其当输入统计特性变化时,自适应滤波器都能调整自身的参数来满足最佳滤波的需要。常常将这种输入统计特性未知,调整自身的参数到最佳的过程称为“学****过程”。将输入信号统计特性变化时,调整自身的参数到最佳的过程称为“跟踪过程”,因此自适应滤波器具有学****和跟踪的性能。由于自适应滤波器有这些特点,自1967年威德诺()等人提出自适应滤波器以来,在短短十几年中,自适应滤波器发展很快,已广泛地用于系统模型识别,通信信道的自适应均衡,雷达与声纳的波束形成,减少或消除心电图中的周期干扰,噪声中信号的检测、跟踪、增强和线性预测等。,图中x(n)称为输入信号,y(n)是输出信号,d(n)称为期望信号,或者称为参考信号、训练信号,e(n)是误差信号。其中e(n)=d(n)-y(n)自适应滤波器H(z)的系数根据误差信号,通过一定的自适应算法,不断地进行改变,使输出y(n)最接近期望信号d(n)。这里暂时假定d(n)是可以利用的,实际中,d(n)要根据具体情况进行选取,能够选到一个合适的信号作为期望信号,是设计自适应滤波器的一项有创意的工作。如果真正的d(n)可以获得,我们将不需要做任何自适应滤波器。,图中N个权系数w1,w2,…,wN受误差信号ej的自适应控制。对于固定的权系数,输出yj是输入信号x1j,x2j,…,xNj的线性组合,因此称它为线性组合器。这里的x1j,x2j,…,xNj可以理解为是从N个不同的信号源到达的瞬时输入,是一个多输入系统,也可以是同一个信号源的N个序贯样本,。因此它是一个单输入系统,实际上这种单输入系统就是一个FIR网络结构,或者说是一个自适应横向滤波器。其输出y(n)用滤波器的单位脉冲相应表示成下式:()(n)称为滤波器单位脉冲响应,令:i=m+1,wi=w(i-1),xi=x(n-i+1),n用j表示,上式可以写成()这里wi也称为滤波器加权系数。用上面公式表示其输出,适合于自适应线性组合器,也适合于FIR滤波器。将上式表示成矩阵形式:()式中误差信号表示为()。下面采用均方误差最小的准则,求最佳权系数。由()式,均方误差为()令()()赫卢锈想苛所词桃欠惠傈逃葫坠疟留琼驮铱枪篙阁澎喉茅疚桃羌样殷萄撼自适应滤波器自适应滤波器