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α稳定脉冲噪声中的自适应算法研究及应用(可复制论文).pdf

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文档介绍

文档介绍:岢隽艘恢指慕鳱Ⅲ自适应脉冲噪声对消算法,该算法根定阶段,使步长逐步减小。由仿真实验比较了约癕酨三种算摘要法的对消性能,在不同输入信噪比的情况下,】晰惴ǖ氖涑鲂旁氡冉掀渌热点研究课题。本文主要研究榷龀逶肷械淖允视β瞬ㄋ惴ḿ捌溆τ茫晃榷ǚ植甲魑7歉咚孤龀逶肷睦硐胧P停丫晌P藕糯砹煊虻体工作可概括如下:疚氖紫嚷凼隽朔质徒拙睾妥钚±氩钭荚蛄礁鲋匾8拍睿诖嘶∩辖绍了晃榷ㄔ肷谐S玫淖钚∑骄鵝。范数偷莨樽钚。范数适应算法,并通过仿真实验分析了它们的性能。攵訰算法的数值不稳定性,基于拟牛顿优化方法,提出了~种稳健的自适应瞬ㄋ惴āP滤惴ú捎檬涑鑫蟛畹募尤ㄗ钚。范数作为代价函数,它具有和惴ㄏ嘟频淖纷倌芰Γ也淮嬖谑导扑悴晃榷ǖ奈侍狻据输出误差的7妒吹髡匠ぁ5彼惴ㄎ词樟彩保褂媒洗蟮牟匠ぃ涸谒惴ǖ奈种算法有了明显的提高。关键词:自适应滤波口一稳定分布分数低阶矩拟牛顿噪声对消
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第一章绪论自适应滤波的主要研究领域图中表示笨痰氖淙胄藕胖担瑈硎緉时刻的输出信号值,表⋯时刻的输入所产生的输芨咏慰夹藕興8蟆篿通示笨痰牟慰夹藕胖祷蚱谕殴担蟛钚藕舉猟難之差。在某种准则的作用下,自适应滤波器的参数可以通过误差信号来控制,我们希掣很久以来晃榷ǚ植荚谑Я煊蚓图何H嗣撬#钡暾庵址植疾在信号处理领域引起了极大关注。作为非商斯脉冲嗓声的理想数学模型,它很快成为信号处理领域的热点研究课题。本文主要研究。.稳定脉冲噪声中的自适应滤波算法以及其在噪声对消中的应用。在具体介绍工作之前,我们将首先讨论研究非高斯脉冲噪声模型的意义,并介绍榷ㄔ肷凶允视π藕糯淼难芯扛趴觥W詈笠源宋3龇⒌悖霰疚乃要完成的工作。自适应滤波是近年来发展起来的信号处理领域一个新的分支。它是在騟瞬ā瞬ǖ认咝月瞬ɑ∩戏⒄蛊鹄吹囊恢肿罴崖瞬ǚ椒ǎ以通过自身与外界环境的接触来改善自身对信号处理的性能。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能,从而在工程实际中,尤其在信息处理技术中得到了广泛的应用。自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。这里的“不确定性”是指所研究的信息处理过程及其环境的数学模型不是完全确定的,其中包含一些未知因素和随机因素。物理世晃中的任何信息都具有不同程度的不确定性,这些不确定性有时表现在过程内部,有时表现在过程外部。从过程内部来讲,描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是设计者事前并不能确切知道的。外界环境对信号的影响可以用扰动来表示,这些扰动通常是不可测的,它们可能是确定的,也可能是随机的。此外,还有一些测量噪声也以不同的途径影响信号的传输。因此,在实际应用中有很多问题不能用固定的数字滤波器很好的解决,这时就需要我们设计特殊的智能滤波器,即常说的自适应滤波器。这种自适应滤波器的显著特性是:它在工作中不需要用户的干预就能改变响应以改善性能,其工作原理如图琹所示。应系统性能准则的小荆允蔶越滤波器的基本算法大致町分为最小均方算法以及递归最小乘ⅰ埃毫饺死唷算法是使系统输出误差信
的均方误差】最小;,,谑奔渖献髌骄达到最小。近年来,随着自适应滤波理论的不断发展完善,人们针对算法的收敛速度、计算复杂度、数值稳定性等方面进行了大量的改进工作,由这两种准则又衍生出多种不同的自适应滤波算法。目前,自适应滤波已经成为信号处理领域的一个研究热点,它在通讯、声纳、雷达、电子测量仪器,以及生物医学工程等领域有着广泛的应用,其中较经典的应用主要包括:低潮媸允视π诺谰咝栽げ獗嗦啻ǜ衅鞲扇诺窒