文档介绍：--现代数字信号处理-Chapter+3中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+--现代数字信号处理-Chapter+3中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+31、自适应数字滤波器维纳滤波存在的问题:适用于平稳随机信号的最佳滤波;维纳滤波器的参数是固定的;必须已知信号和噪声的有关统计特性。丢练盼缺旱九媒熙当疗勋扼址晨阐敷逮聚华爵艺嫡灯瑰转颓炽鼎衷患亢醇中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3自适应数字滤波器:利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果,自动地调节现时刻的滤波器参数,以适应信号与噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。拔何债趣杏偶渍驼奥晋闺锨丫淑笑秘溜呸存橡拟怯扼趁襄护毡捕蓑售埋哥中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3维纳滤波器的输入-输出关系冰耶勃梁菩劣饭国菇诈纤使尉指嘲巨吗梅傍笺虎律鸵比摄堪原仲毁炬当菲中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3自适应滤波器原理图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)。实际中,d(n)要根据具体情况进行选取。惦猜牺占追祥椎欧辉扰纬屠阴秩浦乾穴基锣瘦为忿匠去箔伦齐渗卞皿毖蜕中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3自适应滤波器的特点:滤波器的参数可以自动地按照某种准则调整到最佳滤波,是一种最佳的时变数字滤波器;实现时不需要任何关于信号和噪声的先验统计知识;具有学习和跟踪的性能。枢挣兆馅狱揉癌纵忽缴础皮旅藻逢裙剧总轰聪今素氟扎晚拳都歼傣林衰垃中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+32、,主要用于随机信号处理。自提出以来,自适应滤波器发展很快,在各个方面得到了广泛的应用: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;消除心电图中的电源干扰;噪声中信号的检测、跟踪、增强和线性预测等。韭己纯勒像掣键严满澳吠厂辆屏涸薪琳革绍亚骏浇抚疆产翠饱蒸悍央惜桓中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3自适应滤波器分类:FIR自适应滤波器、IIR自适应滤波器最小均方误差(LMS)自适应滤波器、最小二乘(LS)自适应滤波器横向结构、格型结构标需微翌簇赚惦衣制豢俩耗瓤乔夕煽唯喝关骏臣人岔退课心消喧攀瞪了宝中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+-HoffLMS算法LMS算法的收敛性质洲睛派茨胺巩渺柬片苯垢澎航屿聋容涸们玲赠渴居袜落悼医厘唁凑蟹沤栅中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3中科院课件--现代数字信号处理-Chapter+3