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基于RLS的自适应滤波器的设计与实现

更新时间：2020-01-01 15:23:28 大小：3M 上传用户：xuzhen1查看TA发布的资源 标签：RLS自适应滤波器 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

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。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时，自适应滤波器可以提供一种吸引人的解决方法，而且其性能通常远优于用常方法设计的固定滤波器。此外，自适应滤波器还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，即递归最小二乘（RLS）和最小均方误差（LMS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IR结构自适应滤波器做了详细的介绍，比较了FIR结构和IR结构自适应滤波器的优缺点。最终采用改进的RLS算法设计FIR结构自适应滤波器，并采用MATLAB进行仿真。实验结果表明，该自适应滤波器滤波效果优越。

关键词：自适应滤波器；RLS算法：FIR结构滤波器：MATLAB

滤波技术是信号处理中的一种基本方法和技术，尤其数字滤波技术使用广泛，数字滤波理论的研究及其产品的开发一直受到很多国家的重视。从总的来说滤波可分为经典滤波和现代滤波。经典滤波要求已知信号和噪声的统计特性，如维纳滤波和卡尔曼滤波。现代滤波则不要求已知信号和噪声的统计特性，如自适应滤波。自适应滤波的原理就是利用前一时刻已获得的滤波参数等结果，自动地调节现时刻的滤波参数，从而达到最优化滤波。自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力，适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法一直是人们的研究热点，包括线性自适应算法和非线性自适应算法，非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。线性自适应滤波算法的种类很多，有RIS自适应滤波算法、LMS自适应滤波算法、变换域白适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等。

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