論文正文（精品）

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1、-XX-—1—刖吞自適應(yīng)信號(hào)處理的理論和技術(shù)經(jīng)過(guò)40多年的發(fā)展和完善，已逐漸成為人們常用的語(yǔ)咅去噪技術(shù)。我們知道，在目前的移動(dòng)通信領(lǐng)域中，克服多徑干擾，提高通信質(zhì)量是一個(gè)非常重耍的問(wèn)題，特別是當(dāng)信道特性不固定時(shí)，這個(gè)問(wèn)題就尤為突出，而門(mén)適應(yīng)濾波器的出現(xiàn)，則完美的解決了這個(gè)問(wèn)題。另外語(yǔ)咅識(shí)別技術(shù)很難從實(shí)驗(yàn)室走向真正應(yīng)用很大程度上受制于應(yīng)用環(huán)境下的噪聲?？谶m應(yīng)濾波的原理就是利用而一時(shí)刻己獲得的濾波參數(shù)等結(jié)杲，□動(dòng)地調(diào)節(jié)現(xiàn)時(shí)刻的濾波參數(shù)，從而達(dá)到最優(yōu)化濾波。自適應(yīng)濾波具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、白跟蹤能力，適用于平穩(wěn)和非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的檢測(cè)和估計(jì)?？谶m應(yīng)濾波一般包括3個(gè)模塊：濾波結(jié)構(gòu)、性能判據(jù)和自適應(yīng)算法。其

2、小，自適應(yīng)濾波算法-?直是人們的研究熱點(diǎn)，包括線(xiàn)性口適應(yīng)算法和非線(xiàn)性門(mén)適應(yīng)算法，非線(xiàn)性口適應(yīng)算法具有更強(qiáng)的信號(hào)處理能力，但計(jì)算比較復(fù)雜，實(shí)際應(yīng)用最多的仍然是線(xiàn)性口適應(yīng)濾波算法。線(xiàn)性口適應(yīng)濾波算法的種類(lèi)很多，有RLS0適應(yīng)濾波算法、LMS1適應(yīng)濾波算法、變換域自適應(yīng)濾波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等⑴。其屮最小均方(LeastMeanSquare,LMS)算法和遞歸最小二乘(RecursiveLeastSquare,RLS)M法就是兩種典型的□適應(yīng)濾波算法，它們都貝有很高的工程應(yīng)有價(jià)值。本文正是想通過(guò)這一與我們生活相關(guān)的問(wèn)題，對(duì)簡(jiǎn)單的噪聲進(jìn)行消除，更加深刻地了解這兩種算法。我們主要分析了下

3、LMS算法和RLS算法的基本原理，以及用程序?qū)崿F(xiàn)了用兩種算法自適應(yīng)消除信號(hào)小的噪聲。通過(guò)對(duì)這兩種典型白適應(yīng)濾波算法的性能特點(diǎn)進(jìn)行分析及仿真實(shí)現(xiàn)，給出了這兩種算法性能的綜合評(píng)價(jià)。1緒論1.1課題背景與意義自適應(yīng)噪聲抵消(AdaptiveNoiseCancelling,ANC)技術(shù)是Fl適應(yīng)信號(hào)處理的一個(gè)應(yīng)用分支，其主要理論和框架由B.Widrow等在1975年提出，經(jīng)過(guò)三?I?多年的豐富和擴(kuò)充，現(xiàn)在已經(jīng)應(yīng)用到了很多領(lǐng)域，比如車(chē)載免提通話(huà)設(shè)備，房間或無(wú)線(xiàn)通訊中的回聲抵消(AdaptiveEchoCancelling,AEC),在母體上檢測(cè)胎兒心音，機(jī)載電子干擾機(jī)收發(fā)隔離等，都是用自適應(yīng)干擾抵消的

4、辦法消除混入接收信號(hào)中的其他聲咅信號(hào)。自適應(yīng)干擾抵消小的關(guān)鍵技術(shù)是自適應(yīng)濾波器，自適應(yīng)濾波器的實(shí)現(xiàn)是影響系統(tǒng)收斂速度、噪聲抵消效果的關(guān)鍵部分。口適應(yīng)濾波^(AdaptiveFilter)的基本H標(biāo)是以某種方式調(diào)整其參數(shù)，讓濾波器的輸出盡可能的讓包含某個(gè)特定參考信號(hào)的H標(biāo)函數(shù)最小化。調(diào)整濾波器參數(shù)的方法就是口適應(yīng)算法(AdaptiveAlgorithm),ft適應(yīng)濾波算法的研究是當(dāng)今自適應(yīng)信號(hào)處理屮最為活躍的研究課題Z-O尋求收斂速度快、計(jì)算復(fù)雜性低、數(shù)值穩(wěn)定性好的口適應(yīng)濾波算法是研究人員不斷努力追求的口標(biāo)。口前兩種典型的自適應(yīng)濾波算法是最小均方(LeastMeanSquare,LMS)算法和

5、遞歸最小二乘(RecursiveLeastSquareRLS)算法。在近幾十年中，LMS類(lèi)算法已廣泛應(yīng)用于干擾抵消、信道均衡、系統(tǒng)識(shí)別以及陣列信號(hào)處理之Widrow等人提出的最小均方(LeastMeanSquare,LMS)算法就是一種以期望響應(yīng)和濾波器輸出信號(hào)z間誤差的均方值最小為原則。LMS算法的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、魯棒性強(qiáng)，其缺點(diǎn)是收斂速度很慢?；谧钚《藴?zhǔn)則，遞歸最小二乘(RecursiveLeastSquare,RLS)算法確定口適應(yīng)濾波器的權(quán)系數(shù)向量使估計(jì)誤差的加權(quán)平方和最小。RLS算法對(duì)輸入信號(hào)的自相關(guān)矩陣的逆進(jìn)行遞推估計(jì)更新，收斂速度快，其收斂性能與輸入信號(hào)的頻譜特性無(wú)關(guān)。但是

6、，RLS算法的計(jì)算復(fù)雜度很高，所需的存儲(chǔ)量極大，不利于適時(shí)實(shí)現(xiàn)，倘若口相關(guān)矩陣的逆失去了正定特性，這還將引發(fā)算法發(fā)散。1?2國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展?fàn)顩r自適應(yīng)濾波的基木理論通過(guò)幾十年的發(fā)展已日趨成熟，近十幾年來(lái)自適應(yīng)濾波器的研究主要針對(duì)算法與硬件實(shí)現(xiàn)。算法研究主要是對(duì)算法速度和精度的1緒論1.1課題背景與意義自適應(yīng)噪聲抵消(AdaptiveNoiseCancelling,ANC)技術(shù)是Fl適應(yīng)信號(hào)處理的一個(gè)應(yīng)用分支，其主要理論和框架由B.Widrow等在1975年提出，經(jīng)過(guò)三?I?多年的豐富和擴(kuò)充，現(xiàn)在已經(jīng)應(yīng)用到了很多領(lǐng)域，比如車(chē)載免提通話(huà)設(shè)備，房間或無(wú)線(xiàn)通訊中的回聲抵消(AdaptiveEchoCa

7、ncelling,AEC),在母體上檢測(cè)胎兒心音，機(jī)載電子干擾機(jī)收發(fā)隔離等，都是用自適應(yīng)干擾抵消的辦法消除混入接收信號(hào)中的其他聲咅信號(hào)。自適應(yīng)干擾抵消小的關(guān)鍵技術(shù)是自適應(yīng)濾波器，自適應(yīng)濾波器的實(shí)現(xiàn)是影響系統(tǒng)收斂速度、噪聲抵消效果的關(guān)鍵部分。口適應(yīng)濾波^(AdaptiveFilter)的基本H標(biāo)是以某種方式調(diào)整其參數(shù)，讓濾波器的輸出盡可能的讓包含某個(gè)特定參考信號(hào)的H標(biāo)函數(shù)最小化。調(diào)整濾波器參數(shù)的方法就是口適應(yīng)算