自适应信号处理

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1、自适应信号处理前言在这几十年里，数字信号处理技术取得了飞速发展，特别是字适应信号处理技术以其计算简单、收敛速度快等许多优点而广泛被使用。它通过起内部参数的最优化来自动改变其特性。自适应滤波算法在统计信号处理的许多应用中都是非常重要的。本论文主要对自适应滤波这一重要的课题展开研究和讨论，在算法原理、算法性能分析和通过计算机仿真来说明其各自算法的优越性，在每一个算法中的通过收敛性、学习曲线和失调分析这三个方面来论述。这里主要对LMS算法及一些改进的LMS算法（NLMS算法、变步长LMS算法、变换域LMS算法）之间的不同

2、点进行了比较，在传统的LMS算法的基础上发展了LMS算法的应用。另一方面又从RLS算法的分析中对其与LMS算法的不同特性进行了比较。这篇论文主要围绕算法的优缺点、收敛性等方面进行了横向和纵向比较得出一些有益的结论。在自适应信号处理技术的基础上对其算法的简单在某些方面的应用作了说明。对当前自适应信号处理中比较前沿的盲自适应信号处理做了原理上的介绍和分析。由于知识水平有限对卡尔曼滤波、自适应神经网络、QR分解等没有作为研究对象。在以后的工作中，在这些方面还需展开学习和研究。目录前言…………………………………………………

3、……………………………………(1)目录………………………………………………………………………………………(2)一绪论…………………………………………………………………………………(4)1本论文的研究内容…………………………………………………………(4)2自适应滤波器的基本原理………………………………………………(4)3自适应滤波理论与算法……………………………………………………(5)二最小均方（LMS）自适应算法……………………………………………………(8)1LMS算法的基本原理………………………………………………

4、………(8)2最小均方（LMS）自适应算法性能分析………………………………(10)3仿真结果分析………………………………………………………………(12)三归一化LMS算法……………………………………………………………………(14)1归一化LMS算法原理与性能分析………………………………………(14)2仿真结果分析………………………………………………………………(16)四可变步长LMS自适应滤波算法…………………………………………………(18)1可变步长LMS算法原理……………………………………………………(18)2

5、算法性能分析…………………………………………………………………(18)五变换域LMS自适应算法……………………………………………………………(21)1基本原理…………………………………………………………………………(21)2与普通LMS自适应滤波器之间的关系……………………………………(22)3变换域LMS算法的收敛性能…………………………………………………(22)六最小二乘自适应滤波器……………………………………………………………(24)1递推最小二乘(RLS)算法………………………………………………………(24

6、)2仿真结果分析……………………………………………………………………(26)3RLS算法与LMS算法的比较…………………………………………………(27)七格型自适应滤波器……………………………………………………………………(35)八递归型(IIR型)自适应滤波器……………………………………………………(39)九盲自适应均衡…………………………………………………………………………(41)1Godard盲自适应均衡算法……………………………………………………(41)2过采样与独立分量分析得盲均衡算法…………………………

7、……………(43)十应用………………………………………………………………………………………(45)1自适应均衡器………………………………………………………………………(45)2自适应陷波器………………………………………………………………………(46)3自适应滤波器………………………………………………………………………(46)总结与感谢…………………………………………………………………………………(48)参考文献……………………………………………………………………………………(49)附录：matlab程序代码…………

8、…………………………………………………………(50)附录：翻译……………………………………………………………………………………(57)附录：翻译原文……………………………………………………………………………(67)一．  绪论1本论文的研究内容自适应滤波是近30年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最