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自适应滤波器演示幻灯片ppt
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2023-09-17
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自适应的概念:生物能以各种有效方式适应周围环境,从而使生命力变强。 40年代,N.维纳用最小均方原则设计最佳线性滤波器,用来处理平稳随机信号,即著名的维纳滤波器。 60年代,,R.E.卡尔曼创立最佳时变线性滤波设计理论,用来处理非平稳随机信号,即著名的卡尔曼滤波器。 70 年代,美国B.Windrow和Hoff提出了处理随机信号的自适应滤波器算法,弥补了维纳、卡尔曼滤波器的致命缺陷:必须事先知道待处理信号的统计特性(如自相关函数),才能计算出最佳的滤波器系数Wopt,否则,维纳、卡尔曼滤波器无法判定为最佳。 自适应滤波器:利用前一时刻已获得的滤波器系数,自动地调节现时刻的滤波器系数,以适应所处理随机信号的时变统计特性,实现最优滤波。
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自适应滤波器
自适应滤波器:根据所处理信号的变化,使用自适应算法
来改变滤波器的参数和结构 。
通常,不改变滤波器的结构,而只改变滤波器的系数,即
其系数是由自适应算法更新的时变系数,自动连续地适应于
所处理信号,以获得期望响应。
1 引言
• 自适应的概念:生物能以各种有效方式适应周围环境,从而使生命力
变强。
• 40年代,N.维纳用最小均方原则设计最佳线性滤波器,用来处理平稳
随机信号,即著名的维纳滤波器。
• 60年代,,R.E.卡尔曼创立最佳时变线性滤波设计理论,用来处理非
平稳随机信号,即著名的卡尔曼滤波器。
• 70 年代,美国B.Windrow和Hoff提出了处理随机信号的自适应滤波
器算法,弥补了维纳、卡尔曼滤波器的致命缺陷:必须事先知道待处
理信号的统计特性(如自相关函数),才能计算出最佳的滤波器系数
W
opt
,否则,维纳、卡尔曼滤波器无法判定为最佳。
• 自适应滤波器:利用前一时刻已获得的滤波器系数,自动地调节现时
刻的滤波器系数,以适应所处理随机信号的时变统计特性,实现最优
滤波。
1.1 自适应滤波器的发展史
1.2 自适应滤波器的分类
• 按滤波器的结构来分:
– 递归型(最佳递归估计-卡尔曼滤波)
– 非递归型(最佳非递归估计-维纳滤波)
• 按实现方式来分:
– 模拟式自适应滤波器(抑制某些单频干扰)
– 数字式自适应滤波器(常用,需用软件实现)
• 自适应FIR滤波器的分类(非递归型):
– 自适应横向滤波器
– 自适应格型滤波器
– 自适应对称横向滤波器
• 按复杂度来分:
– 线性自适应滤波器
– 非线性自适应滤波器(包括Volterra滤波器和基于神经网络的自适应滤
波器 。信号处理能力更强,但计算也更复杂。)
值得注意的是:
自适应滤波器通常是时变性的非线性的系统,非线性:系
统根据所处理信号特点不断调整自身的滤波器系数。时变性:
系统的自适应响应/学习过程。所以,自适应滤波器可自动适
应信号的传输环境,无须详细知道信号的结构和特征参数,无
须精确设计滤波器本身。
实际应用的常见情况:
当自适应学习过程结束,滤波器系数就不再变化,此时滤
波器就变成了线性系统,故此类自适应滤波器被称为线性自适
应滤波器,因为这类系统便于设计且易于数学处理,所以实际
应用广泛。本文研究的自适应滤波器就是线性自适应滤波器。
线性自适应滤波器的两部分
:
自适应滤波器的结构
自适应权调整算法
自适应滤波器的结构有FIR 和IIR 两种。
FIR 滤波器是非递归系统,即当前输出样本仅是过去和现在输入样本的函数,
其系统冲激响应h(n)是一个有限长序列,除原点外,只有零点没有极点。具有
很好的线性相位,无相位失真,稳定性比较好。
IIR 滤波器是递归系统,即当前输出样本是过去输出和过去输入样本的函数,
其系统冲激响应h(n)是一个无限长序列。IIR 系统的相频特性是非线性的,
稳定性也不能得到保证。唯一可取的就是实现阶数较低,计算量较少;
硬件速度的巨大发展,使得工程师更关心系统的稳定性、处理能力的优越性,
而不在乎那么一丁点计算量的减少。因此,自适应滤波器常采用FIR结构。
可分为:横向型、对称横向型、格型
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