第6章 自适应滤波器

课程的评语范文1、教学重难点突出，板书条理清晰。

教学步骤设计合理，由浅入深，循序渐进。

2、教师基本功扎实，知识讲解准确，教学设计合理，始终以学生为主体，自主学习，小组交流讨论，上台交流展示等形式，师生配合默契，取得了较好的学习效果。

3、教师教态自然，语调亲切，并不断鼓励学生，充分发挥学生的主体作用。

使学生在和谐融洽的课堂氛围中学习，推进了知识的掌握和智力的发展，达到了良好的教学效果。

4、教师准确的把握了设疑的方向，调动了学生学习的兴趣，使学生进入积极的的思维状态。

5、教师组织课堂教学效果好，语言清晰，能注重学法指导，培养学生的创新能力，问题设计富有启发性。

6、教学环节设计安排清晰明了，过渡自然。

7、老师以渊博的知识，青春的激昂，璀璨的语言，悦耳的语音，扮演者精典式的演讲，令人心悦诚服，耳目一新，有身临其境之感，真是众妙毕绝啊。

本节课引经据典，恰如其分，启发深思，事半功倍，旁敲侧击，循循善诱。

无粉饰之患，无喧宾夺主之影。

x老师注重读，读是语文教学的`根，抓住了读，就抓住了整个语；书读百遍，其义自见，这是睿智的选择。

9、教师语言语调抑扬顿挫，普通话过硬，板书优美，基本功扎实，能循循善诱，逐步引导学生思考问题及分析事件与人物，解决讨论要点有成效。

并注重学生的诵读能力口头表达能力的培养，学生的学习习惯较好。

10、该专题内容丰富多彩，一定程度上积淀了学生的文学素养，学生参与多，课件精美，涉及知识范围广，开阔学生眼界，点面结合加练笔，让学生对鸟的认识逐步深入，效果较好。

11、语言富有情趣，给人的感觉很亲切教态恩好，同时在课堂中让学生了解到数学与生活息息相关，使学生对数学产生了求知欲，对数学的知识也产生了兴趣，从而这样的课堂效果会很好，该老师的提问也很到位，在同学产生疑问的时候也引导的很到位，课件做的也非常好，很吸引小朋友的眼球，那么这样的教学就会避免小朋友做与课堂其它的事情，而是去仔细的观察课件，思考问题，唯有一点点不足的地方就是课件有点小小的问题。

§6-8自适应陷波滤波器自适应消噪器可以作自适应陷波器用。

主要解决那些原始输入信号是由有用信号和一个多余的正弦干扰叠加组成的。

消除这种干扰的传统方法是利用陷波滤波器。

6.8.1陷波滤波器(Adaptive Notch Filter) 在线性滤波器中，常常需要从以下信号中消除单正弦分量t A t s t x 0sin )()(ω+=这个正弦分量，相当于仪器中的50Hz 交流电干扰，应排除其对信号s(t)的干扰，但在滤除过程，又要求基本上不改变接受信号中的其他频率分量，因此，要求其频率特性为)1696(,0,1)(00-⎩⎨⎧=≠=∆ ωωωωωt j e H 如果陷波滤波器的频率特性是周期变化的，则如图：6.8.2自适应陷波滤波器自适应陷波滤波器的频率特性的陷井中心频率除等于外加的正弦或余弦频率外，还随它的改变而自动的修改滤波参数来对准，即自适应的跟踪。

其优点是很容易控制带宽，消噪声的能力没有限制，能够准确跟踪干扰频率。

图6-27所示为两个自动加权的、单频的自适应陷波滤波器，他的原始输入可以是任一种信号：随机的或确定的，周期的或瞬时的。

假设参考输入是一个纯余弦波)cos(0ϕω+kT C ，原始输入与参考输入均以采样频率f T s =1同步采样，考虑x 1(k) 与x 2(k)间存在90’相移，即：)(sin )()cos()(0201ϕωϕω+=+=kT s C k x kT C k x它们通过相关抵消回路以最小均方算法去控制w1(k)与w2(k)加权，而由两个加权输出相加，成为自适应陷波滤波器的输出。

根据LMS 算法，由式（6-114）则：)1706(2,1),()(2)()1(-=+=+ i k x k e k w k w i i i μμ为收敛因子。

为确定自适应陷波滤波器的传递函数，根据上面讨论，可以画出LMS 算法工作原理的流程图。

如图：先求c 点至f点传输支路的输出响应，令c 点加上一个单位采样序列δ()k m -，有⎩⎨⎧≠==-=m k m k m k k e ,0,1)()(δ d 点的响应是：⎩⎨⎧≠=+=-+=m k m k kT C m k kT C k e k x ,0),cos()()cos()()(001ϕωδϕω它在幅度上按 k=m 时刻的x 1(k)瞬时值采样。

第六章 自适应信号处理§6.1 概述一、自适应的定义自适应滤波器是指能够自动调节系统的参数,使系统的性能按某种准则达到最佳的系统。

¾ 自适应滤波器系统能够自动适应随机信号的特性,自动调整系统的参数,使得系统滤波的效果最佳。

¾ 如果在处理过程中，随机信号的某些性能发生了变化，自适应滤波器能够自动跟踪这些变化，调整系统参数，使系统始终达到最佳工作状态。

¾ 自适应滤波器处理的信号可以是非平稳的，但是这种非平稳性必须是缓变的，或者说在一段时间内可以近似认为是平稳的。

二、自适应滤波器的一般结构自适应滤波器的结构是多样的。

广义上讲，任何可以针对信号的实际情况对系统结构作出调整的滤波器都是自适应滤波器。

这里给出一种常用的自适应滤波器的结构：∑自适应滤波器的基本结构如图所示。

它用输入信号()i x t 的线性组合，去逼近输入信号，然后，根据逼近误差，利用自适应算法调整各个加权系数，使得输出的误差信号在最小均方误差意义上达到最佳。

()d t ()e t i w 其中：¾ 被称为输入信号，它是系统接收到信号。

一般情况下，它是由有用信号和干扰信号两部分组成，即()d t ()()()d t s t n t =+¾ ()i x t 被称为参考信号，它一般包含有干扰信号的某些信息，但是不含有有用信号的信息。

这里N 个参考信号的取得方法因各种应用不同而异。

例如，可以通过一系列延时器以后给出：()n t ()s t¾ 是自适应滤波器的输出信号，当滤波器进入稳定状态时，它就是有用信号的一个估计值；()e t ()s t ¾ 是自适应滤波器的输出误差信号，当滤波器进入稳定状态时，它给出了噪声信号的估计；()y t例1：工频干扰噪声抵消在微弱信号测量中，接收到的信号中不可避免地存在50Hz 的交流电的干扰信号。

这个信号是一个频率固定，但是幅度和相位未知的随机信号。

自适应滤波器原理文档自适应滤波器的基本原理是根据输入信号的统计特性来不断调整滤波器的参数，以使得输出信号的质量得到改善。

其核心思想是通过对输入信号进行预测，然后通过对预测误差的分析来调整滤波器。

通常情况下，自适应滤波器是通过最小均方误差准则进行调整的。

具体而言，自适应滤波器包括以下几个关键步骤：1.预测：首先，自适应滤波器通过使用一组权重系数对当前输入信号进行预测。

预测的方法通常是线性组合，即将输入信号的各个样本与对应的权重系数相乘后求和。

2.误差计算：通过将预测输出与真实输出进行比较，可以计算出预测误差。

预测误差是自适应滤波器调整的关键指标，通过最小化预测误差可以提高输出信号的质量。

3.参数调整：为了最小化预测误差，自适应滤波器需要不断地调整权重系数。

一种常用的调整方法是使用最小均方误差准则。

最小均方误差是预测误差的平方和的期望值，通过最小化最小均方误差，可以得到最优的权重系数。

4.更新权重系数：根据最小均方误差准则，可以通过对权重系数进行微小的调整来实现预测误差的最小化。

更新权重系数的方法通常是基于梯度的优化算法，例如最速下降法等。

5.输出信号：通过对权重系数进行调整，自适应滤波器可以得到经过滤波后的输出信号。

这个输出信号与预测输出之间的误差将会被用于下一次权重系数的调整。

自适应滤波器在信号处理领域有着广泛的应用。

其中，最常见的应用是降噪处理。

在很多情况下，信号会受到噪声的干扰，可能会造成信号质量的下降。

通过使用自适应滤波器，可以根据输入信号的特点对噪声进行估计和预测，从而实现对噪声的抑制，提高信号的质量。

此外，自适应滤波器还可以应用于信号的预测、滤波以及模型识别等领域。

例如，自适应滤波器可以用于语音识别中，通过对输入语音信号进行预测，并实现对噪声的抑制，提高语音识别的准确性。

在图像处理中，自适应滤波器可以用于图像的去噪处理，提高图像的清晰度。

综上所述，自适应滤波器是一种能够根据输入信号的特征自动调整滤波参数的滤波器。

自适应滤波器原理自适应滤波器是一种能够根据输入信号的特性自动调整滤波参数的滤波器，它可以有效地抑制噪声，提高信号的质量。

自适应滤波器的原理主要基于信号处理和自适应算法，下面将详细介绍自适应滤波器的原理及其应用。

首先，自适应滤波器的原理基于信号处理领域中的自适应滤波理论，它利用信号的统计特性和自适应算法来实现滤波器参数的自动调整。

自适应滤波器通常采用LMS（最小均方）算法或RLS（递归最小二乘）算法来实现参数的自适应调整，以适应不断变化的信号特性。

其次，自适应滤波器的原理是基于信号的统计特性进行参数调整。

它通过不断地观测输入信号的统计特性，比如均值、方差等，然后根据这些统计特性来调整滤波器的参数，以实现对信号的有效滤波。

这种基于统计特性的自适应调整能够使滤波器更加灵活地适应信号的变化，从而提高滤波效果。

另外，自适应滤波器的原理还涉及到自适应算法的应用。

自适应算法是一种能够根据输入信号的变化自动调整参数的算法，它可以实现对滤波器参数的在线更新，从而实现对信号的实时滤波。

常见的自适应算法包括LMS算法和RLS算法，它们能够根据输入信号的变化实时调整滤波器参数，以实现对不断变化的信号的有效滤波。

最后，自适应滤波器的原理还涉及到滤波器的应用。

自适应滤波器广泛应用于通信、雷达、声音处理等领域，它能够有效地抑制噪声，提高信号的质量。

在通信系统中，自适应滤波器能够提高信号的抗干扰能力，提高通信质量；在雷达系统中，自适应滤波器能够抑制地面杂波和干扰信号，提高雷达的探测性能；在声音处理领域，自适应滤波器能够降低环境噪声，提高语音的清晰度。

综上所述，自适应滤波器是一种能够根据输入信号的特性自动调整滤波参数的滤波器，它基于信号的统计特性和自适应算法，能够有效地抑制噪声，提高信号的质量。

自适应滤波器的原理和应用对于提高信号处理系统的性能具有重要意义，有着广泛的应用前景。