现代数字信号处理
第三章：自适应滤波器
内容
• 1. 自适应滤波器原理
• 2. 自适应线性组合器
• 3. 均方误差性能曲面
• 4. 最陡下降算法
• 5. LMS算法
• 6. RLS算法
• 7. 典型应用：噪声消除
自适应算法
理论分析
1。 自适应滤波原理
• 学习和跟踪（时变信号）
• 带有可调参数的最优线性滤波器
两输入两输出Two inputs and two outputs;
FIR,IIR, and 格形（Lattice）
最小均方误差和最小平方误差准则
线性滤波器
性能评价
自适应方法
输入信号
输出信号
期望响应
误差
滤波器参数
通
通
用
用
自
自
适
适
应
应
滤
滤
波
波
器
器
的
的
基
基
本
本
原
原
理
理
3. 自适应滤波器的性能
(1) 失调量（Misadjustment）
(2) 计算复杂度（Computational complexity）
(3) 对时变统计量的跟踪能力
(4) 结构上：高模块性，并行性等（是否适合硬件实现）
(5) 收敛速度
(6) 数值特性：数值稳定性（对字长效应不敏感），数值精
确性
(7) 鲁棒性：对噪声干扰不敏感，小能量干扰只能造成小估
计误差
本章主要讨论自适应线性组合器（其分析和实现简单，在大多数
自适应滤波系统中广泛应用）。
评论0