基于LMS自适应滤波和希尔伯特差值的二次相关时延估计算法

基于二次相关的时延估计方法随着科技的不断发展，信号处理技术也在不断地完善和提高。

其中，时延估计是一项非常重要的技术之一。

本文将围绕“基于二次相关的时延估计方法”进行阐述。

1、什么是时延估计？时延估计是指在接收到信号的两个不同位置时，通过信号处理的方法来计算信号在两个位置之间传输所需要的时间差。

时延估计在通信、雷达、声学等领域中都有广泛的应用。

2、时延估计的方法时延估计的方法有许多种，其中基于二次相关的时延估计方法是一种常用的方法。

该方法主要分为以下几个步骤：（1）信号的预处理首先，需要对接收到的信号进行预处理。

这一步骤的目的是消除信号中的噪声和干扰信号等因素。

常用的预处理方法有滤波、去噪等。

（2）信号的分帧分帧是指将信号分成N段，将每段信号看做一个独立的处理单元。

同时，每段信号的长度应该是固定的。

这一步骤的目的是为了保证每个处理单元都具有相同的时间和长度。

（3）信号的二次相关二次相关是指将信号进行整体偏移后再进行相关计算的方法。

偏移量越大，相关值越小。

该方法可以通过以下公式来计算：其中，y表示接收到的信号，τ表示信号的相对延迟，R(τ)表示两个信号在τ时刻的相关函数，E[·]表示期望值。

（4）时延的估计通过计算二次相关函数的峰值位置，即可得到信号之间的时延。

具体来说，将所有的二次相关函数对齐，即可得到一个峰值，该峰值所在的位置就是信号传输的时延。

3、基于二次相关的时延估计方法的优缺点（1）优点二次相关法的原理简单，可以通过简单的数学公式来计算信号的相关性。

且该方法对信号的噪声和干扰信号等因素有一定的容错性，可以有效地进行噪声滤除。

（2）缺点二次相关法需要进行信号预处理、信号分帧操作等多个步骤，计算复杂度较高。

同时，若信号长度较短，容易出现误差较大的情况。

综上所述，基于二次相关的时延估计方法是一种常用的信号处理方法，可以在一定程度上对信号进行滤波和去噪，同时对于信号噪声等的因素也有一定的容错性。

基于LMS和RLS算法的自适应滤波器仿真自适应滤波器是一种可以自动调整其权重参数来适应不断变化的信号环境的滤波器。

常用的自适应滤波算法包括最小均方（LMS）和最小二乘（RLS）算法。

本文将对基于LMS和RLS算法的自适应滤波器进行仿真，并分析其性能和特点。

首先，介绍LMS算法。

LMS算法是一种基于梯度下降的自适应滤波算法。

其权重更新规则为：w(n+1)=w(n)+μ*e(n)*x(n)，其中w(n)为当前时刻的权重，μ为步长（学习速率），e(n)为当前时刻的误差，x(n)为输入信号。

通过不断迭代和更新权重，LMS算法可以使滤波器的输出误差逐渐减小，从而逼近期望的输出。

接下来，进行LMS自适应滤波器的仿真实验。

考虑一个声纳系统的自适应滤波器，输入信号x(n)为声波信号，输出信号y(n)为接收到的声纳信号，期望输出信号d(n)为理想的声纳信号。

根据LMS算法，可以通过以下步骤进行仿真实验：1.初始化权重w(n)为零向量；2.读取输入信号x(n)和期望输出信号d(n)；3.计算当前时刻的滤波器输出y(n)=w^T(n)*x(n)，其中^T表示矩阵的转置；4.计算当前时刻的误差e(n)=d(n)-y(n)；5.更新权重w(n+1)=w(n)+μ*e(n)*x(n)；6.重复步骤2-5，直到滤波器的输出误差满足预设条件或达到最大迭代次数。

然后，介绍RLS算法。

RLS算法是一种递推最小二乘的自适应滤波算法。

其基本思想是通过不断迭代更新滤波器的权重，使得滤波器的输出误差的二范数最小化。

RLS算法具有较好的收敛性和稳定性。

接下来，进行RLS自适应滤波器的仿真实验。

基于声纳系统的例子，RLS算法的步骤如下：1.初始化滤波器权重w(n)为一个较小的正数矩阵，初始化误差协方差矩阵P(n)为一个较大的正数矩阵；2.读取输入信号x(n)和期望输出信号d(n)；3.计算增益矩阵K(n)=P(n-1)*x(n)/(λ+x^T(n)*P(n-1)*x(n))，其中λ为一个正则化参数；4.计算当前时刻的滤波器输出y(n)=w^T(n)*x(n)；5.计算当前时刻的误差e(n)=d(n)-y(n)；6.更新滤波器权重w(n+1)=w(n)+K(n)*e(n)；7.更新误差协方差矩阵P(n)=(1/λ)*(P(n-1)-K(n)*x^T(n)*P(n-1))；8.重复步骤2-7，直到滤波器的输出误差满足预设条件或达到最大迭代次数。

基于LMS 自适应的改进端点检测算法刁鸿鹄，毛强，章小兵（安徽工业大学电气与信息工程学院，安徽 马鞍山 243032)摘要：语音识别技术早已不再局限于实验室中，但部分关键技术仍需进一步优化与改进，以适应社会和用户不断增加的需求。

从语音识别的技术理论入手，着重研究端点检测技术，拟在此基础上针对现有算法进行改进，提升其在低信噪比环境下的识别准确率。

提出了一种在对语音进行LMS 自适应降噪后,采用倒谱距离熵比的新型端点检测算法,并在MATLAB 平台上进行相应测试。

结果表明该算法相比于传统方法,检测正确率确有提升。

关键词：语音识别；自适应滤噪；倒谱距离；能熵比中图分类号：TN912.3 文献标志码：A 文章编号：1671-0436（2021）01-0031-10收稿日期：2020-09-28作者简介：刁鸿鹄（1996— ），男，安徽马鞍山人，硕士研究生，*****************，主要研究方向为语音识别与测控技术。

第 34 卷第 1 期2021 年 2 月常州工学院学报Journal of Changzhou Institute of TechnologyV ol. 34 No. 1Feb.2021doi:10.3969/j.issn.1671-0436.2021.01.0080 引言语音端点检测技术是对输入语音进行有话段起止端点的标记。

它是语音识别系统中一个关键环节。

端点检测的成功与否直接影响了语音识别系统的准确率。

现实生活中，因无法保证采集环境处于安静状态，故语音输入信号不可避免地带有各种噪声。

因此，研究在低信噪比环境下具有良好识别率的语音端点检测技术有实际意义，对提升系统在恶劣环境下的工作稳定性大有益处。

Improved Endpoint Detection Algorithm Based on LMS AdaptiveDIAO Honghu ，MAO Qiang ，ZHANG Xiaobing(School of Electrical and Information Engineering, Anhui University of Technology, Maanshan 243032)Abstract: Speech recognition technology is no longer limited to the laboratory. However, some key technologies still need to be further optimized and improved to adapt to the increasing demands of society and users. Starting from the technical theory of speech recognition and focusing on the endpoint detection technology, based on which, it is planned to improve the existing algorithm and enhance its recognition accuracy in a low signal-to-noise ratio environment. A new endpoint detection algorithm using cepstral distance-entropy ratio after LMS adaptive noise reduction is proposed, and the corresponding test is performed on the MATLAB platform. The results show that compared with traditional methods, the detection accuracy of this algorithm is indeed improved.Key words: speech recognition ；adaptive noise filtering ；cepstrum distance ；energy-entropy ratio322021年常州工学院学报1 自适应滤波减噪自适应信号的主要特征是在无预设值的条件下，实时调用运行数据，根据算法不断递归，更新参数，逐步逼近最优结果[1]。

定孑科■执2020年第33卷第6期Electronic Sci.&Tech./Jun.15,2020一种基于LMS自适应滤波的互相关时延估计优化算法魏文亮，茅玉龙(中国船舶重工集团公司第七二四研究所，江苏南京211106)摘要在多站时差定位系统中使用基于LMS自适应滤波的互相关法进行时延估计时，若采用固定步长因子则会在收敛速度和稳态失调之间存在较大矛盾，从而影响时延估计精度。

针对这一问题，文中提出了一种基于分段变步长LMS自适应滤波和希尔伯特差值的互相关时延估计优化算法。

该方法首先采用分段变步长LMS自适应滤波对信号进行滤波处理，然后将滤波后的信号作互相关运算，最后通过希尔伯特差值法锐化相关函数的峰值，进一步提高时延估计精度。

在相同条件下，文中模拟分析了不同算法的时延估计精度。

实验结果表明，新的优化算法时延估计精度更高。

在不同信噪比下，新方法相较传统时延估计方法精度提高了 2.2%以上，具有良好的抗噪声性能。

关键词时差定位；自适应滤波；互相关；变步长LMS；时延估计；希尔伯特差值中图分类号TN95文献标识码A文章编号1007-7820(2020)06-029-06doi:10.16180/ki.imnl007-7820.2020.06.006Cross一correlation Time Delay Estimation Optimization Algorithm Basedon LMS Adaptive FilteringWEI Wenliany,MAO Yulony(724t h Research Institute,Chigg Shipbuilding Industre Coloration,Nanjing211106 ,China) AbstracC In multi一station time dmferenco positioning system,when using the cross一 correlation method based on LMS adaptive filtecny for time delay estimation,the fixed step factor has a laraa contradiction between conver-g'nc'sp''d and s i ady-s ia i o e s'i，whoch a e cis ih'a ccu ea cy o ed'eay's ioma ioon.A om ong a i ih os p eob em，aceo s -correlation time delay estimation optimization algorithm based on piecewise wCable step size LMS adaptive filtecny and Hoeb'eido e enc'waspeopos'd on ihossiudy.Foesiey，ih'p o c'w os'ea eoab e s i p soz'LMS adapioe'eoeieongwas us'd ioeoeieih'sognae，ih'n ih'eoeie'd sognaewasceo s-co e'eaid，and eona e yih'p'ak oeih'co e'eaioon euncioon was shaoened by the HilbeC dgterenco method to obtain higher delay estimation accuracy.Under the sama condi-ioons，iheiomedeeayesiomaioon accu acyoedo e eeniaegooihmswassomueaied and anaeyzed.The esueisshowed ihai tha proposed optimization alyoothm had higher delay estimation accuracy,and the prediction accuracy could ba im­proved by2.2%compared with the traditional method under diiecnt SNR,indicating proposed alyoCthm presented good anti一noise peiformanco.Keywords TDOA location%adaptive filtering%CC%VSS-LMS%time delay estimation%HilbeC digecncoTDOA定位是无源定位技术发展的主要方向之一⑴，前对TDOA.的研究 :的、的选择和精度的，其测量的精度是精度的一因素&因此，对测量相的研究十&收稿日期：2019-04-08基金项目：十三五装发重点预研项目(41413050304)Equipment Development Key Pre-research Project During13w5-Year Plan Period(41413050304)作者简介:魏文亮(1993-)，男，硕士研究生。

自适应滤波第1章绪论 (1)1．1自适应滤波理论发展过程 (1)1．2自适应滤波发展前景 (2)1．2．1小波变换与自适应滤波 (2)1．2．2模糊神经网络与自适应滤波 (3)第2章线性自适应滤波理论 (4)2．1最小均方自适应滤波器 (4)2．1．1最速下降算法 (4)2．1．2最小均方算法 (6)2．2递归最小二乘自适应滤波器 (7)第3章仿真 (12)3.1基于LMS算法的MATLAB仿真 (12)3.2基于RLS算法的MATLAB仿真 (15)组别：第二小组组员：黄亚明李存龙杨振I第1章绪论从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波。

相应的装置称为滤波器。

实际上，一个滤波器可以看成是一个系统，这个系统的目的是为了从含有噪声的数据中提取人们感兴趣的、或者希望得到的有用信号，即期望信号。

滤波器可分为线性滤波器和非线性滤波器两种。

当滤波器的输出为输入的线性函数时，该滤波器称为线性滤波器，当滤波器的输出为输入的非线性函数时，该滤波器就称为非线性滤波器。

自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时，或是输入过程的统计特性发生变化时，能够自动调整自己的参数，以满足某种最佳准则要求的滤波器。

1．1自适应滤波理论发展过程自适应技术与最优化理论有着密切的系。

自适应算法中的最速下降算法以及最小二乘算法最初都是用来解决有／无约束条件的极值优化问题的。

1942年维纳(Wiener)研究了基于最小均方误差(MMSE)准则的在可加性噪声中信号的最佳滤波问题。

并利用Wiener．Hopf方程给出了对连续信号情况的最佳解。

基于这～准则的最佳滤波器称为维纳滤波器。

20世纪60年代初，卡尔曼(Kalman)突破和发展了经典滤波理论，在时间域上提出了状态空间方法，提出了一套便于在计算机上实现的递推滤波算法，并且适用于非平稳过程的滤波和多变量系统的滤波，克服了维纳(Wiener)滤波理论的局限性，并获得了广泛的应用。

低信噪比下基于新型变步长LMS的自适应滤波算法彭继慎;刘爽;安丽【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2013(26)8【摘要】为了提高现有的变步长LMS算法在低信噪比环境下的滤波性能，提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。

该算法利用加入补偿项的误差相关值估计与前一时刻步长因子的组合来调节步长，提高算法的抗噪声干扰能力和收敛速度；并将步长因子的传统固定约束范围改为动态约束范围，使步长变化趋于平滑，降低系统的失调误差；同时对系统的权向量迭代公式进行更新，提高了算法的输入范围。

从理论分析和仿真实验两方面可以看出，新算法与现有的变步长算法及标准LMS算法相比，在信噪比较低的条件下收敛速率、抗扰能力、稳态失调噪声方面都有很大的改善，证明所提算法是有效、可行的。

%In order to improve the existing variable step size of filtering performance in low SNR environment, the paper puts forward a new variable step size LMS adaptive filtering algorithm. The algorithm combines the relative value estimation error that is added the compensation term and the former pace to regulate the step size,which can improve the capability of resisting noise and convergence speed. It replaces the fixed step size range restriction by dynamic change restriction, which makes the step change tends to be smoother and reduces system offset errors. Iterative formula of the weight vector is updated at the same time so as to improve the input range of the algorithm. Both from the theoretical analysis and computer simulation wecan see that the new algorithm has greatly improve compared with existing variable step size algorithms and the standard LMS algorithm,in the case of low SNR convergence rate,noise immunity,steady-state offset noise,it proves that the proposed algorithm is effective and feasible.【总页数】5页(P1116-1120)【作者】彭继慎;刘爽;安丽【作者单位】辽宁工程技术大学,辽宁葫芦岛,125105;辽宁工程技术大学,辽宁葫芦岛,125105;辽宁工程技术大学,辽宁葫芦岛,125105【正文语种】中文【中图分类】TN713【相关文献】1.一种新型变步长LMS自适应滤波算法及性能分析 [J], 陈霞;宋伟;谈发明2.基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法 [J], 卢炳乾;冯存前;龙戈农3.DSP环境下新的变步长LMS自适应滤波算法 [J], 郭璐;黄鹤;杜凯;黄莺;刘盼芝4.基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法性能分析 [J], 张喜涛;张安清5.基于误差反馈的变步长LMS自适应滤波算法 [J], 王凤春;张岱臣;都基焱因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于 LMS 迭代的环路延时估计算法谭超强;熊春林;魏急波【摘要】数字预失真技术是有效补偿射频功率放大器的非线性方案；然而，前向数据与反馈数据之间的延时估计是数字预失真系统的关键性问题，直接影响着非线性的补偿能力。

在此基于滑动窗的相关运算，介绍一种整数倍的环路延时估计算法，同时基于 LMS迭代逐个数据输入进行比较，提出了一种自适应小数倍的环路延时估计算法。

最后对算法进行仿真验证，结果表明，经过整数倍的环路延时估计后，对于在[-Ts,Ts 范围内的残余的小数倍延时，该算法均表现出优异的估计性能。

]%DPD(digital pre⁃distortion)technology is a nonlinear scheme to effectively compensate the RF power amplifier, but the delay estimation between forward data and feedback data is the key of DPD system,which affects the nonlinear compen⁃sation capability directly. In this paper,the loop delay estimation algorithm of an integer multiple is introduced based on correla⁃tion operation of sliding window. At the same time,a loop delay estimation algorithm of adaptive fractional multiple is proposed according to the comparison of the data inputted one by one based on LMS iteration. The simulation results indicate that the algo⁃rithm has superior estimation performance of residual fractional multiple delay in the range of [-Ts,Ts after the loop delay esti⁃] mation of the integer multiple.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2015(000)020【总页数】3页(P8-10)【关键词】数字预失真;环路延时估计;LMS 迭代;射频功率放大器【作者】谭超强;熊春林;魏急波【作者单位】国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙 410073;国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙 410073;国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙 410073【正文语种】中文【中图分类】TN929.5-34OFDM系统因其较强的抗多径衰落能力和较高的频带利用率而备受关注。

自适应滤波LMS算法及RLS算法及其仿真1.引言2.自适应滤波LMS算法LMS（Least Mean Square）算法是一种最小均方误差准则的自适应滤波算法。

其基本原理是通过不断调整滤波器的权值，使得输出信号的均方误差最小化。

LMS算法的迭代公式可以表示为：w(n+1)=w(n)+μ*e(n)*x(n)其中，w(n)为滤波器的权值向量，μ为步长因子，e(n)为误差信号，x(n)为输入信号。

通过迭代更新权值，LMS算法逐渐收敛，实现了自适应滤波。

3.RLS算法RLS（Recursive Least Square）算法是一种递归最小二乘法的自适应滤波算法。

相比于LMS算法，RLS算法具有更好的收敛性能和适应性。

RLS算法基于最小二乘准则，通过递归式地计算滤波器权值矩阵，不断优化滤波器的性能。

迭代公式可以表示为：P(n)=(P(n-1)-P(n-1)*x(n)*x(n)'*P(n-1)/(λ+x(n)'*P(n-1)*x(n))) K(n)=P(n)*x(n)/(λ+x(n)'*P(n)*x(n))w(n+1)=w(n)+K(n)*e(n)其中，P(n)为滤波器的协方差矩阵，K(n)为最优权值，λ为遗忘因子（用于控制算法的收敛速度），e(n)为误差信号。

4.仿真实验为了验证LMS算法和RLS算法的性能，我们进行了一组仿真实验。

假设输入信号为一个正弦信号，噪声为高斯白噪声。

我们分别使用LMS和RLS算法对输入信号进行自适应滤波，比较其输出信号和原始信号的均方误差。

在仿真中，我们设置了相同的滤波器长度和步长因子，比较LMS和RLS算法的收敛速度和输出质量。

实验结果表明，相对于LMS算法，RLS 算法在相同条件下具有更快的收敛速度和更低的均方误差。

这验证了RLS 算法在自适应滤波中的优越性。

5.结论本文介绍了自适应滤波LMS算法和RLS算法的原理及其在仿真中的应用。

实验结果表明，相对于LMS算法，RLS算法具有更好的收敛性能和适应性。

一种基于幅值加权的互相关时延估计新方法张宇;严天峰;许富馨;李帅;郑礼【摘要】针对无源时差定位中的互相关法时延估计在低信噪比条件下准确度低的问题,文中提出了一种新的幅值加权方法对互相关法进行改进.幅值加权是利用输入信号的幅频特性扩大互相关功率谱函数信号频点处的幅值,相对弱化信号频点外的功率谱小尖峰的影响,近似满足准确估计时延值所需的理想的互相关功率谱条件,进而提高时延估计的准确度.实验仿真表明,在信噪比较低时,与传统互相关法相比,采用幅值加权的互相关法能够更为准确地计算出时延值.该方法对时延估计研究具有一定参考价值.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2019(032)008【总页数】6页(P46-50,60)【关键词】时延估计;信噪比;功率谱函数;幅值加权;互相关;估值准确度【作者】张宇;严天峰;许富馨;李帅;郑礼【作者单位】兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TN911时延估计是研究雷达信号、生物医学信号、地理勘探信号及非法干扰源的主要手段[1-4]，现阶段使用的时延估计方法有：LMS时延估计[5-6]、希尔伯特时延估计[7-8]和自适应时延估计[9]等。

这些方法的核心都是传统互相关[10](即广义相关)法。

然而，传统互相关法在低信噪比时时延估值性能下降明显，研究人员针对此问题提出了许多提升信号信噪比的方法，如：奇异值分解法[11]、二次相关法[12]和广义二次相关法[13]等。

本文在深入研究互相关功率谱及互相关函数之间关系的基础上，提出了一种新的互相关幅值加权法，该方法能够优化互相关功率谱，得到较为理想的互相关函数，进而提升时延估值的准确度。

实验报告实验名称：基于LMS算法的自适应滤波实验报告实验名称：基于LMS算法的自适应滤波实验内容：最小均方算法即LMS是一种自适应滤波算法，这里的Matlab程序根据LMS对一个线性噪声系统进行滤波。

实验原理：最小均方算法是一种以期望响应和滤波器输出信号之间误差的均方值最小为原则，依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量，并更新权系数以达到最佳的自适应迭代算法。

实验程序：clear;clc;grid off;%周期信号的产生t=0:99;sn=10*sin(0.5*t);figure(1)subplot(2,1,1)plot(t,sn);title('原始的周期信号')grid on;%噪声信号的产生randn('state',sum(100*clock));noise=randn(1,100);subplot(2,1,2)plot(t,noise);title('噪声信号')grid on;%信号滤波xn=sn+noise;xn=xn.';dn=sn.';M=20;figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,xn)title('加噪声后的信号波形')grid on;%初始化r_max=max(eig(xn*xn.'));mu=rand()/r_max;itr=length(xn);en=zeros(itr,1);w=zeros(M,itr);%LMSfor k=M:itrx=xn(k:-1:k-M+1);y=w(:,k-1).'*x;en(k)=dn(k)-y;%加权因子w(:,k)=w(:,k-1)+2*mu*en(k)*x;endyn=inf*ones(size(xn));for k=M:itrx=xn(k:-1:k-M+1);yn(k)=w(:,end).'*x;end%画图subplot(2,1,2)plot(t,yn)title('滤波器输出信号')grid on;figure(3)hold on;plot(t,dn,'g',t,yn,'b',t,dn-yn,'r'); grid on;legend('期望输出','滤波器输出','误差')实验结果仿真：实验总结：LMS算法是一种梯度最速下降算法，其显著特点是简单、计算量小、易于实现。

LMSAPANLMSFRLS算法分析
LMS算法是最常用的自适应滤波算法之一，它是基于最小均方差(MSE)原则的一种加权最小二乘算法。

它的基本思想是以期望和观察误差之间的均方差作为一个指标，试图最小化误差，从而获得一个最优滤波器设计。

LMS算法可以快速而高效地调整滤波器系数，以最大化信号的抑制噪声的能力，是一种逐步增加信号的方法。

APA算法是另一种常用的自适应滤波器算法。

它基于最大似然准则，试图估计出使得观测值合理和自相关系数最大的滤波器。

APA算法不仅考虑了噪声的强度，而且考虑了噪声的自相关性，从而更有效地抑制噪声。

在大多数情况下，APA算法比LMS算法更有效，更稳定，滤波器系数的更新也更平滑。

NLMS算法是一种非线性自适应滤波算法，其基本思想是受到距离准
则的启发，以希尔伯特误差函数作为最小化准则，从而来寻求最优的滤波器设计。

NLMS算法的主要优势在于它的精确度高，收敛速度快，在噪声
多的情况下也有良好的表现。

它也比其他算法更容易实现，因为它只需要计算一个最小二乘系数来计算中间变量，而不需要逆矩阵的计算。

FRLS算法是一种近似最小二乘的自适应滤波算法，它基于利用逆维
费雪滤波器的思想，可以有效地处理一些求逆复杂的情况。

基于LMS 算法的自适应滤波器仿真实现刘 影,南敬昌(辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 辽宁葫芦岛 125105)摘 要:为了达到最佳的滤波效果,使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性,提出了一种自适应算法:最小均方算法(L M S 算法)。

这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳健性,所以获得了极为广泛的应用。

针对用硬件实现LM S 算法的自适应滤波器存在的诸多缺点,采用M at lab 工具对基于LM S 算法的自适应滤波器进行了仿真试验。

仿真结果表明,应用LM S 算法的自适应滤波器不仅可以实现对信号噪声的自适应滤除,还能用于系统识别。

关键词:自适应滤波器;M atlab;最小均方算法;F IR中图分类号:T N713 文献标识码:A 文章编号:1004-373X(2008)19-074-03Implementation of Adaptive Filter Simulation Based on LMS AlgorithmL IU Y ing,N A N Jing chang(Scho ol o f Electrics and Inf ormat ion Engineering,Liaoning T echnical U niv ersity ,H ul udao,125105,China)Abstract :In order to achieve the optimum filter ing effect,it makes the adaptive filter adjust its units impulse respo nse char act er istics automatically on the w o rking env ir onment chang ed.T his pa per present s a kind of adaptiv e algo rithm:Least M ean Squar e (L M S alg or ithm).A s t he algo rit hm is realized simply and has stability w it h r espect t o the change of sig nal sta -t istical character istics,L M S alg or ithm is used w idely.A cco rding to disadvantages of adapt ive filter to realize L M S using ha rd -w are adapt ive filter is simulated w hich is based on LM S algo rithm w ith M atlab.Results of simulat ion show that this kind of adaptiv e filter not only can f ilter the signal noise,but also recog nize the system.Keywords :adaptiv e filter;M atlab;L M S algo rithm;FIR收稿日期:2008-03-281 引 言1960年Widr ow 和H o ff 提出最小均方误差(LMS)算法。