自适应滤波器设计开题报告

内蒙古科技大学

本科毕业论文

题 目：自适应滤波器的设计 学生姓名：

学 院：物理与科学技术学院 专 业：应用物理 班 级：08级 指导教师：

二 〇 一二 年 三 月

摘 要

自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。自适应滤波器能提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。自适应滤波器的算法是整个系统的核心。本文中，对两种最基本的自适应算法，即最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘（RLS)算法进行了详细的介绍和分析，并针对两种算法的优缺点进行了详细的比较。同时，分别对FIR结构和IIR结构自适应滤波器做了详细的介绍，比较了FIR结构和IIR结构自适应滤波器的优缺点。

关键词：自适应滤波器；LSM算法；FIR结构滤波器；IIR滤波器

Abs

内蒙古科技大学

本科毕业论文

题 目：自适应滤波器的设计 学生姓名：

学 院：物理与科学技术学院 专 业：应用物理 班 级：08级 指导教师：

二 〇 一二 年 三 月

摘 要

自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。自适应滤波器能提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。自适应滤波器的算法是整个系统的核心。本文中，对两种最基本的自适应算法，即最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘（RLS)算法进行了详细的介绍和分析，并针对两种算法的优缺点进行了详细的比较。同时，分别对FIR结构和IIR结构自适应滤波器做了详细的介绍，比较了FIR结构和IIR结构自适应滤波器的优缺点。

关键词：自适应滤波器；LSM算法；FIR结构滤波器；IIR滤波器

Abs

一、 设计任务

实现自适应波束形成算法，并从信噪比，采样率，观测时间等方面来考察算法性能。

二、 方案设计

a) 由均匀线阵形式，确定阵列的导向矢量； b) 由阵列导向矢量，对接收信号进行建模仿真； c) 根据约束条件，实现自适应波束形成算法；

d) 考察算法性能与信噪比，采样率，观测时间等参数的关系。

三、 设计原理

3.1 信号模型建立

3.1.1模型建立的假设条件

1、 假设各个阵元观测的噪声是时空不相关的高斯白噪声，其均值为零，方差为?2，且噪声和信号不相关；

2、 接收信号的阵列为均匀线性列阵，且阵列的阵元间距不大于信号波长的二分之一；

3、 信号源中不存在相干的信号；

4、 不考虑阵元幅度相位不一致、阵元间互耦、传感器位置误差等。

3.1.2模型建立

θτd

图 1 阵列天线

如上图所示，途中有两个阵元，d为阵元间的距离，c为光速，θ为信号的入射角度，φ为阵元间的相位延迟。

1

则线阵天线所接受的信号由于波程差 ??dsin?从而得到两阵元间的相位差为

其中，?为信号波长。

??e?jw?dsin?c/c

?j2?dsin?f?e?jw?e?f0

设阵元的位置为xk（k=1，2，…，M），以原点为参考点，假设信号的入射方向

学科分类号： 08

本科生毕业设计

题目（中文）： 自适应滤波器的设计与实现 （英文）：Design

and Implemeutation of The

Auto-adapted Filter 学生姓名： 学号 系 部： 专业年级： 指导教师： 职 称：

目 录

摘 要 ................................................................................................................................ I 关键词 ............................................................................................................................

Simulate of adaptive filter based on MATLAB7.0

Abstract: This article described the working principle of adaptive filter and deduced the well-known LMS algorithm. Take an example to demonstrate the adaptive filters filtering effects. The results show that the filter has an effective way to filter single. Key words: LMS algorithm Adaptive Filter Matlab7.0

1 引言

由Widrow B等提出的自适应滤波理论，是在维纳滤波、卡尔曼滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能，从而广泛应用于通信、系统辨识、回波消除、自适应谱线增强、自适应信道均衡、语音线性预测和自适应天线阵等诸多领域[1]。自适应滤波器最大的优点在于不需要知道信号和噪声的统计特性的先验知识就可

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自适应滤波器设计及MatLab实现研究①

作者：张凤莉 卢娜

来源：《科技资讯》2013年第17期

摘 要：自适应滤波器技术因其各方面的优越性能，已经在数字通信、工业控制和雷达等领域获得了广泛应用。本文主要介绍自适应滤波器的Matlab设计方法，且以LMS算法作为范例进行MatLab仿真，结果可见设计的自适应滤波器具有良好的性能和较强的可操作性。 关键词：自适应滤波器 MatLab LMS算法

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）06（b）-0004-01 在现代通信以及控制工程中，滤波是一种广泛应用的信号处理方法，当外界环境特性未知，信号传递不断变化时，我们通常会选用通过自身算法改变滤波器自身的参数和结构的自适应滤波器。它主要包括自适应处理器（参数可调数字滤波器）和算法，其中自适应处理器分为FIR数字滤波器、IIR数字滤波器和格形数字滤波器。本文主要对自适应滤波器设计的LMS算法以及其MatLab仿真进行分析研究。 1 自适应滤波器的原理

自适

青岛工学院 毕业设计

开题报告

题 目 基于MATLAB的IIR数字

滤波器的设计及应用 学 院 信息工程学院 年 级 2009级 专 业 电子信息工程 姓 名 马建勇 学 号 200902305330 指导教师 朱爱春

教务处制表

2012年 12 月 10 日

一、选题依据 课题来源、选题依据和背景情况；课题研究目的、学术价值或实际应用价值 课题来源：教师命题。 依据和背景: 所谓数字滤波器,是指输入、输出均为数字信号,通过数值运算处理改变输入信号所含频率成分的相对比例,或者滤除某些频率成分的数字器件或程序。按照数字滤波器技术指标要求设计一个过渡模拟低通滤波器Ha（s），再按照一定的转换关系将Ha（s）转换成数字低通滤波器的系统函数H（z）。数字信号实际上是用数字序列表示的信号，语音信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个一维离散时间序列；而图像信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个二维离散空间序列

RLS 自适应滤波器仿真作业

工程1班 220150820 王子豪 1. 步骤

1) 令hM(-1)=0，计算滤波器的输出d(n)=XMT=hM(n-1)； 2) 计算误差值eM(n)=d(n)-d(n,n-1)； 3) 计算Kalman增益向量KM(n)； 4) 更新矩阵的逆RM-1(N)=PM(N)； 5) 计算hM(n)=hM(n-1)+KM(n)eM(n)；

2. 仿真

RLS 中取T (-1)=10，λ=1及λ= 0.98；

信号源x(n)与之前LMS算法仿真不变，对自适应滤波器采用RLS算法。通过对比不同遗忘因子λ的情况下RLS的误差收敛情况。取λ=0.98和λ=1两种情况下的性能曲线如图1所示。

其系数收敛情况如图2所示。

图1 不同λ值下的RLS算法性能曲线（100次实验平均）

图2 不同λ值下的RLS算法系数收敛情况（100次实验平均）

3. 结果分析

RLS算法在算法的稳态阶段、即算法的后期收敛阶段其性能和LMS算法相差不明显。但在算法的前期收敛段，RLS算法的收敛速度要明显高于LMS算法。但是RLS算法复杂度高，计算量比较大。

遗忘因子λ越小，系统的跟踪能力越强，同时对噪声越敏感；其值越大，系统跟踪能力减弱，但对噪声不

自适应滤波器的应用

自适应噪声抵消方法增强胎儿 ECG 心电监护

一、研究背景

在实际应用中，胎儿心率和三个月以上胎儿数量能够通过记录怀孕和分娩时的腹部心电图来探测。然而，这种腹部心电图常常被肌肉活动和胎儿运动引起的背景噪声所污染。胎儿心跳的探测更被强于其两倍的母体心跳所模糊。近年来，自适应滤波器一直被用来减少背景噪声和增强胎儿的心电图。

在医学方面，自适应噪声对消器用于抵消胎儿心电图中母亲的心音，将从母亲腹部取得的信号加在参考输入端，它是胎儿心音与母亲心音的叠加，将从母亲胸部取得的信号加在自适应滤波器输入端，系统输出的就是胎儿心音的最佳估计。

基于 LMS算法，设计一个2阶加权自适应噪声抵消器，其中， 输入信号：由母亲和胎儿的心跳共同组成，从original.txt文件中导入； 参考信号：母亲的心电信号，从mother.txt文件中导入

二、matlab源程序

%LMS噪声对消器设计算法

%自适应噪声抵消方法增强胎儿 ECG 心电监护 close all; clear all;

original=load('original.txt'); mother=load('mother1024.txt'); original=original';

前 言

PID控制是比例(P)积分(I)微分(D)控制的简称。在生产过程自动控制的发展历程中，PID 控制是历史最久、生命力最强的基本控制方式。在本世纪40年代以前，除在最简单的情况下可采用开关控制外,它是唯一的控制方式。PID 控制具有以下优点：

(1)原理简单，使用方便。

(2)适应性强，它可以广泛用于化工、热工、冶 金以及造纸、建材等各种生产部门。按PID控制进 行工作的自动调节器早已商品化。

(3)鲁棒性强，即其控制品质对被控对象特性的变化不大敏感。

正是由于具有这些优点，在实际过程控制和运 动控制系统中，PID 控制都得到了广泛应用。据统 计，工业控制的控制器中PID类控制器占有90%以上。

PID控制结构简单、可靠性高，在工业控制中得到了广泛的应用。但是实际工业生产过程往往具有大滞后、非线性、时变不确定性，因此常规PID控制经常达不到理想的控制效果。因此，有必要提出一种算法简单且对被控对象数学模型要求不高的自适应 PID 控制器。

在控制系统里，如果难以获得被控制对象的数学模型，或者被控对象是个比较复杂的非线性、时变而且又有大的滞后的系统，一般的PID控制难以达到预期的效果，而模糊控制技术在复杂、大滞后、难以建立精确数学模型的