自适应滤波器的设计与实现毕业论文

数字信号处理课程要求论文基于LMS的自适应滤波器设计及应用学院名称：专业班级：学生姓名：学号：2013年6月摘要自适应滤波在统计信号处理领域占有重要地位，自适应滤波算法直接决定着滤波器性能的优劣。

目前针对它的研究是自适应信号处理领域中最为活跃的研究课题之一。

收敛速度快、计算复杂性低、稳健的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。

自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。

作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。

研究自适应滤波器可以去除输出信号中噪声和无用信息，得到失真较小或者完全不失真的输出信号。

本文介绍了自适应滤波器的理论基础，重点讲述了自适应滤波器的实现结构，然后重点介绍了一种自适应滤波算法最小均方误差（LMS）算法，并对LMS算法性能进行了详细的分析。

最后本文对基于LMS算法自适应滤波器进行MATLAB仿真应用，实验表明：在自适应信号处理中，自适应滤波信号占有很重要的地位，自适应滤波器应用领域广泛；另外LMS算法有优也有缺点，LMS算法因其鲁棒性强特点而应用于自回归预测器。

关键词：自适应滤波器，LMS算法，Matlab,仿真1.引言滤波技术在当今信息处理领域中有着极其重要的应用。

滤波是从连续的或离散的输入数据中除去噪音和干扰以提取有用信息的过程，相应的装置就称为滤波器。

滤波器实际上是一种选频系统，他对某些频率的信号予以很小的衰减，使该部分信号顺利通过；而对其他不需要的频率信号予以很大的衰减，尽可能阻止这些信号通过。

滤波器研究的一个目的就是:如何设计和制造最佳的(或最优的)滤波器。

Wiener于20世纪40年代提出了最佳滤波器的概念，即假定线性滤波器的输入为有用信号和噪音之和，两者均为广义平稳过程且己知他们的二阶统计过程，则根据最小均方误差准则(滤波器的输出信号与期望信号之差的均方值最小)求出最佳线性滤波器的参数，称之为Wiener滤波器。

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要稀疏系统是指系统的系数向量中绝大部分元素数值为零或者接近于零。

工程应用中稀疏系统普遍存在，诸如回声消除中的回声路径和数字电视传输信道等。

传统的自适应滤波算法在处理稀疏系统时往往存在收敛速度过慢的问题。

为了提高估计稀疏系统的速率，可以采用低阶范数对自适应滤波器的系数向量进行约束。

本文的主要内容是选取稀疏范数中常用的l0范数作为约束项，实现基于l0范数的自适应滤波器。

该设计的基本原理是将l0范数作为零吸引子整合进三种经典自适应滤波算法的代价函数，在加快系统收敛的同时兼顾算法的稳态误差。

文中首先介绍自适应滤波器的发展历程与研究现状，然后分别介绍三种l0范数约束的滤波器基本原理，最后通过仿真实验测试算法的收敛率与稳态误差，并对全文进行总结。

关键词：稀疏系统，自适应滤波，l0范数作者：晏萱藤指导教师：倪锦根AbstractA sparse system is defined when most elements of which are zero or close to zero. It can be found in a wide diversity of areas and scenarios such as echo cancellation, system identification and digital TV transmission channels. The truth that general adaptive filters suffer from slow convergence when processing sparse systems leads to the proposal of many improved algorithms. One popular approach among them is to employ norm constraint. This letter introduces three kinds of adaptive filter algorithms, namely the l0-RLS, the l0-APA and the l0-RLS. They outperform general ones with faster convergence rate and smaller mean square deviation by integrating l0norm into their cost functions. The letter is organized as follows. A summary of adaptive filters is first presented. Then comes introduction of three improved algorithms. Simulations and conclusions which verify new algorithms’ superiority are drawn in final section.Keywords: Sparse system, adaptive filtering, l0normWritten by Yan XuantengSupervised by Ni Jingen第1章绪论在现代科技飞速发展的今天，自动驾驶，人脸识别，语音交互……各个领域均可见到人们努力尝试革新的身影。

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要所谓自适应滤波器就是可以通过迭代的方式来调节自身参数，并且这个调节方式是自动的，通过某种最优准则来实现算法的改进、优化滤波器。

基于维纳滤波理论的最小均方差算法是LMS算法是自适应算法中，结构简单，但是性能却很稳定的一种算法，它以易于实现，计算量小的优点受到众多研究者们的青睐并得到了广泛应用。

当然，LMS算法也有它的局限性，它的收敛速度有限，这就使得其应用范围受到了限制。

因此，研究者们对其进行改进，也有众多改进算法，NLMS、PNLMS、IPNLMS、MPNLNS算法就是近几年比较流行的算法，本文所做的工作是在系统辨识模型下对这几种比例自适应算法进行MATLAB仿真，并对其性能进行分析。

关键词：自适应滤波器,稀疏性,MATLAB仿真作者：肖文豪指导老师：倪锦根AbstractThe so-called adaptive filter can adjust its parameters by iterative method, and this way is automatic, the algorithm can be improved by some optimal criterion, and the filter can be optimized. The minimum mean square error (LMS) algorithm based on Wiener filter theory is an adaptive algorithm with relatively simple structure but stable performance, which is easy to implement. The advantages of small computational complexity are favored by many researchers and widely used. Of course, the LMS algorithm also has its limitations, and its convergence speed is limited, which limits its application scope. Therefore, researchers have improved it, and there are many improved algorithms, such as NLMS、PNMS、IPNLMS、MPNLNS algorithm, which is a hot algorithm in recent years. The work of this thesis is to simulate these proportional adaptive algorithms by MATLAB under system identification model and analyze their performance.Keywords: adaptive filter，sparsity，MATLAB simulationWritten by Xiao WenhaoSupervised by Ni Jingen第一章绪论1.1 研究背景随着信息化的普及，通信技术的需求也越来越高，语音通信是通信的主要方式。

自适应滤波器的设计与实现毕业论文首先，我们来介绍一下自适应滤波器的基本原理。

自适应滤波器的核心思想是根据当前输入信号和期望输出信号的差异来调整滤波器的参数。

它能够根据输入信号的动态变化来适应不同的环境和应用需求，提高滤波器的性能。

自适应滤波器的设计与实现主要包括以下几个方面的内容：首先是自适应滤波器的模型建立。

在设计自适应滤波器之前，我们需要建立一个合理的数学模型来描述输入信号和输出信号之间的关系。

常用的自适应滤波器模型包括LMS（最小均方）模型、RLS（递推最小二乘）模型等。

其次是自适应滤波器的性能评估准则。

在设计自适应滤波器的时候，我们需要选择一种度量标准来评估滤波器的性能，以便进行参数的优化。

常用的性能评估准则包括均方误差、信噪比、误差平均值等。

第三是自适应滤波器的参数估计算法。

根据所选定的性能评估准则，我们需要设计相应的参数估计算法来优化滤波器的参数。

常用的参数估计算法包括LMS算法、RLS算法、Newton算法等。

最后是自适应滤波器的实现与优化。

自适应滤波器通常是通过数字信号处理器（DSP）或者专用的ASIC芯片来实现的。

在实际应用中，我们需要对自适应滤波器的计算复杂度进行优化，以提高滤波器的实时性和性能。

综上所述，自适应滤波器的设计与实现是一个非常复杂且具有挑战性的任务。

它需要深入理解信号处理的基本原理，并结合实际应用需求进行合理设计。

通过本文的介绍，相信读者对自适应滤波器的设计与实现会有更深入的理解，为进一步研究和应用自适应滤波器提供了有价值的参考。

自适应滤波器的设计与实现1. 系统建模与参数估计：首先需要对待处理的信号和滤波器进行建模，可以使用线性波段信号模型或者非线性模型。

然后通过参数估计算法，如最小均方差（least mean squares，LMS）算法或最小均方（recursive least squares，RLS）算法，估计滤波器的参数。

2.误差计算与权重调整：根据实际输出和期望输出的差异，计算滤波器的误差。

在LMS算法中，通过误差梯度下降的方法，对滤波器的权重进行调整，使误差最小化。

在RLS算法中，通过计算误差协方差矩阵的逆矩阵，更新滤波器的权重。

3.收敛判据：为了使自适应滤波器能够收敛到期望的滤波效果，需要设置适当的收敛判据。

常用的收敛判据包括均方误差的变化率、权重变化率等。

当收敛判据满足一定条件时，认为滤波器已经收敛，可以停止调整权重。

4.实时更新：自适应滤波器通常需要在实时系统中应用，因此需要实现数据流的处理和滤波参数的更新。

可以使用中断或循环运行的方式，根据实时输入信号，计算滤波输出，并更新滤波器的参数。

在自适应滤波器实现的过程中，还需要考虑一些问题，例如滤波器的稳定性、收敛速度、选择合适的算法和参数等。

稳定性是指滤波器的输出是否会发散或发生振荡，可以通过控制步长和增加限制条件等方式来保证滤波器的稳定性。

收敛速度可以通过选择合适的学习因子或更新参数等方式来提高。

总结起来，自适应滤波器的设计与实现需要进行系统建模、参数估计、误差计算与权重调整、收敛判据的设置以及实时更新等步骤。

同时需要考虑滤波器的稳定性和收敛速度等问题。

随着数字信号处理和控制技术的不断发展，自适应滤波器在实际应用中发挥着重要的作用，具有广阔的应用前景。

吉林化工学院毕业设计说明书基于RLS的自适应滤波器的设计与实现Design and Implementation of Adaptive Filter Using RLS吉林化工学院Jilin Institute of Chemical Technology毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：摘要自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。

在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。

凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时，自适应滤波器可以提供一种吸引人的解决方法，而且其性能通常远优于用常方法设计的固定滤波器。

此外，自适应滤波器还能提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。

本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。

自适应滤波器的算法是整个系统的核心。

本文中，对两种最基本的自适应算法，即递归最小二乘（RLS)和最小均方误差(LMS)算法进行了详细的介绍和分析，并针对两种算法的优缺点进行了详细的比较。

自适应滤波器的设计与实现毕业论文语句要清晰准确，请根据题目要求完成毕业论文，望投稿者仔细核实内容摘要自适应滤波器是一种最先进的信号处理器。

它通过调整滤波器的参数，使滤波器自动根据环境和信号的变化作出反应。

在本文中，我们研究和实现了一个自适应滤波器。

这个滤波器基于频域信号处理和经典的自适应滤波器方法，如空间卡尔曼滤波和抗谐波滤波。

首先，我们建立了一个基于频率响应的模型，用于描述滤波器的传输函数。

其次，我们使用空间卡尔曼滤波器和抗谐波滤波器来估计和控制滤波器的参数。

最后，我们使用Matlab实现了这个自适应滤波器，并验证了它的可靠性和有效性。

关键词：自适应滤波器；空间卡尔曼滤波；抗谐波滤波；Matlab1 IntroductionAdaptive filtering is an important research area in signal processing. It has wide applications in many fields, such as noise suppression [1], blind source separation [2], and echo cancellation [3]. Traditional filtering techniques, such as low-pass filtering, require an operator to manually configure filter settings to achieve desirable effects. With adaptive filtering,a filter can adjust its parameters to achieve desirable effects automatically.In this paper, we study and implement an adaptive filter. This filter is based on frequency-domain signal processing andclassic adaptive filtering methods, such as Kalman filtering and harmonic suppression filtering. First, we build a model based on frequency response to describe the filter’s transf er function. Second, we use Kalman filtering and harmonic suppressionfiltering to estimate and control the filter’s parameters. Finally, we implement this adaptive filter using Matlab and validate its reliability and effectiveness.The rest of this paper is organized as follows. Section 2 introduces the background of this paper. In Section 3, we describe the model of the filter we used. Section 4 presents details of the Kalman filtering and harmonic suppression filtering. The implementation and results of the filter are discussed in Sections 5 and 6. Finally, conclusions and future work are presented in Section 7.2 Background。

自适应滤波器的设计与实现首先，在设计自适应滤波器时，需要选择适当的滤波器类型。

常见的自适应滤波器类型包括LMS算法（最小均方算法）、RLS算法（递推最小二乘算法）以及NLMS算法（归一化最小均方算法）。

LMS算法适合处理噪声信号，RLS算法适合处理非线性系统，而NLMS算法则是二者的折中方案。

其次，选择适当的自适应算法是自适应滤波器设计的关键之一、不同的自适应算法具有不同的收敛速度和性能。

LMS算法是一种简单且易于实现的算法，但收敛速度较慢；RLS算法的收敛速度较快，但计算复杂度较高；NLMS算法则在计算复杂度和收敛速度之间取得了平衡。

确定滤波器参数是设计自适应滤波器的另一个重要步骤。

滤波器参数的确定可以采用经验法、试验法或者优化算法。

其中，经验法常用于滤波器参数初值的设定，试验法则通过对不同参数进行实验来选取最佳参数，优化算法则利用数学方法来最小化滤波器的误差，如梯度下降法、遗传算法等。

最后，实时调整算法的实现是自适应滤波器的关键步骤。

自适应滤波器的实时调整是通过不断更新滤波器系数来实现的。

常见的实时调整算法包括批量处理算法和递归算法。

批量处理算法是在每次输入信号变化后，重新计算滤波器系数，然后再进行滤波处理；递归算法则是根据前一次的滤波结果，调整滤波器系数，从而实现实时滤波。

在实际应用中，自适应滤波器广泛应用于信号处理、通信系统、声音处理、图像处理等领域。

通过根据输入信号的特性进行实时调整，自适应滤波器可以有效地去除噪声、抑制干扰、增强信号等，提高系统的性能和质量。

在设计与实现自适应滤波器时，需要根据具体应用场景选择适当的滤波器类型和自适应算法，确定滤波器参数，并实现实时调整算法。

通过合理的设计与实现，可以使自适应滤波器在各种实际应用中发挥出较好的效果。

北京邮电大学世纪学院毕业设计(论文)题目自适应中值滤波器的设计与实现学号08010321学生姓名王立阳专业名称通信工程所在系（院）通信与信息工程系指导教师鞠磊2012年6月1日北京邮电大学世纪学院毕业设计（论文）任务书姓名王立阳学号08010321专业通信工程系（院）通信与信息工程系设计（论文）题目自适应中值滤波器的设计与实现□工程设计；■工程技术研究；□软件工程（如CAI课题等）；□专题研究；□艺术设计；□其题目分类他□自然科学基金与部、省、市级以上科研课题；□企、事业单位委托课题；□院级课题；■自拟题目来源课题□其他指导教师（指导教组职称工作单位备注组长及成员姓名）鞠磊讲师北京电子科技学院指导教师毕业设计(论文)的内容和要求：[注意：选题尽量与实际应用需求相结合。

要求写明本设计（论文）所涉及的分析方法或技术手段（如定性、定量分析的方法）；要求有学生独立的见解，设计内容要详细写明具体步骤和技术指标]。

图像滤波是图像处理的关键步骤，常用于图像增强图像分割前的预处理。

当前滤波方法非常多，各种算法在特定的情况下会表现出不同的效果。

通常滤波器将图像不加区别的作为一个整体处理，而不考虑图像细节差异，因此在滤除噪声的同时也不可避免的模糊了图像细节。

本课题主要研究针对图像细节特点使用中值图像滤波的方法，具体内容包括：1、图像滤波器原理与基本方法研究；2、分析标准中值滤波方法存在的不足；3、提出2到3种改进方法，设计自适应中值滤波；4、通过MATLAB编程实现，实现对具体图像的滤波，并与传统中值滤波器进行效果比较分析。

应完成的工作和提交材料要求（课题完成后应提交成果的种类、数量、质量等方面的要求）：（1）开题报告：调研自适应滤波器的相关技术，针对课题要求制定研究内容与实施计划，撰写3000字左右开题报告；（2）论文的中文摘要：200-300字左右，包含关键词，并译成英文。

英文摘要以250个左右实词为宜；（3）论文正文不少于15000字；（4）翻译1500汉字以上的与课题有关的技术资料或专业文献；主要参考文献（参考文献不少于4篇，参考文献目录按GB/T7714—2005的要求填写）：[1]1S.Haykin著.郑宝玉等译.自适应滤波器原理，北京：第四版.电子工业出版社.2003.7[2]何振亚，自适应信号处理，北京：科学出版社，200.2[3]邹国良，自适应滤波理论及应用，石家庄：河北大学出版社，199.7[4]胡广书，数字信号处理—理论、算法与实现，北京：清华大学出版社，1997.[5]赵力，语音信号处理，北京：机械工业出版社，2003.[6]姚天任，数字语音处理，武汉，华中科技大学出版社，199.2[7]葛良，陶智，基于自适应滤波的语音增强算法，江苏：苏州大学学报.2002.8[8]韩利竹，王华，MATALB电子仿真与应用(第2版)，北京：国防工业出版社，2003.毕业设计（论文）进度计划（从正式启动时间开始，以周为单位填写）：第1周-第2周课题调研、查资料、撰写开题报告第3周根据查询的资料确定总体设计思路，完成开题报告并上交.第4周-第7周毕业设计单元部分研究,并设计出整体框架第8周完成论文中期检查报告第9周-第15周资料整理，撰写毕业论文；上交毕业设计论文，指导教师审查评阅设计报告，毕业设计答辩资格审查。

自适应滤波器毕业设计文献综述
自适应滤波器最早由Widrow和Hoff于1960年提出，其最基本的思
想是通过不断调整滤波器的系数，使滤波器的输出信号与输入信号的误差
最小。

最常用的自适应算法是最小均方算法（LMS算法），该算法根据均
方误差的梯度来调整滤波器的系数。

而后又发展出一系列的自适应算法，
如最小均方根算法（NLMS算法）、递归最小二乘算法（RLS算法）等。

自适应滤波器在信号降噪、信号预测、信号检测等方面均有应用。

在
信号降噪方面，自适应滤波器可以用于消除信号中的噪声，提高信号的质量。

在信号预测方面，自适应滤波器可以根据已有的信号数据预测未来的
信号值，对于一些需要提前知道信号走势的应用尤为重要。

在信号检测方面，自适应滤波器可以通过判断滤波器输出信号的功率是否超过一定的阈
值来检测信号是否存在。

除了传统的自适应滤波器，近年来还涌现出一些新型的自适应滤波器。

例如，基于小波变换的自适应滤波器可以结合小波变换的多分辨率特点，
对不同频段的信号进行不同的滤波处理。

基于子空间方法的自适应滤波器
可以通过分解信号子空间和噪声子空间，提高对噪声的抑制能力。

此外，
还有基于深度学习的自适应滤波器等新方法正在不断涌现。

总结起来，自适应滤波器在信号处理领域具有重要的应用价值。

通过
不断调整滤波器的系数，自适应滤波器可以适应不同的信号特征，提高滤
波器的性能。

未来，随着新算法和新方法的不断涌现，自适应滤波器的研
究将会取得更加丰富和深入的成果。