文档介绍：------------------------------------------------------------------------------------------------ ——————————————————————————————————————自适应滤波器的 MATLAB 实现 2009 级 1 引言滤波是信号与信息处理领域的一种最基本而又重要的技术。在信号的传输过程中, 通常会受到噪声或干扰的污染, 而滤波器就是用来从含有噪声或干扰信号的数据中提取人们感兴趣的、接近规定质量的信息。滤波器实际上是一种选频系统, 它对某些频率的信号予以很小的衰减, 让该部分信号顺利通过; 而对其他不需要的频率信号则予以很大的衰减,尽可能阻止这些信号通过。通信与信息系统李晓燕 2 自适应滤波器简介在设计维纳和卡尔曼滤波器时, 要求已知所要处理的数据统计方面的先验知识。只有当输入数据的统计特性与滤波器设计所依赖的某一先验知识匹配时, 该滤波器才是最优的。但在很多情况下人们对此并不知道或知道甚少, 某些情况下这些统计特性还是时变的。为了处理上述的这种情况, 可采用自适应滤波器。采用这样的系统, 意味着滤波器是自设计的, 即自适应滤波器依靠递归算法进行计算, 这使其有可能在无法获得有关信号特征完整知识的环境下, 完满的完成滤波运算。 3 自适应滤波器的应用自适应滤波器具有在未知环境下良好运行并跟踪时变输入统计量的能力, 使得自适应滤波器成为信号处理和自动控制应用的有力手------------------------------------------------------------------------------------------------ ——————————————————————————————————————段。实际上,自适应滤波器已经成功的应用与雷达、通信、声纳、地震学和生物医学工程等领域。这些应用在特性方面千变万化, 但有一个共同的基本特征, 即用输入向量和期望响应来计算估计误差, 并用该误差依次控制一组可调滤波器系数。然而自适应滤波器各种应用之间的本质不同在于其期望响应的获取方式不同, 根据这一原则, 可将自适应滤波器应用分为四种类型,如下:自适应滤波的类型辨识逆模型应用系统辨识分层地球建模均衡用途给定一个未知的动态系统, 设计一个自适应滤波器以逼近该动态系统在地震探测中, 开发研究地球的分层模型给一个未知脉冲的信道,自适应均衡器通过操作信道输出,使得信道与均衡器的级联提供理想传输媒介的一个良好逼近预测预测编码自适应预测用来对感兴趣的信号建模, 而不是直接对信号编码。在该编码中, 预测误差被编码以便于传输和存储。谱分析消除干扰噪声消除波束形成预测模型用于估计某一感兴趣信号的功率谱从接收信号中去除噪声以改善信噪比, 如心电图学中的应用自适应波束形成器用于控制加权系数以便消除与未知方向阵列密切有关的干扰信号,并对感兴趣的目标信号提供保护 4 自适应滤波器的原理------------------------------------------------------------------------------------------------ —————————————————————————————————————