自适应滤波器的设计开题报告

自适应滤波器开题报告篇一：通信滤波器开题报告沈阳航空航天大学北方科技学院毕业设计开题报告论文题目：通信滤波器的设计与分析专业：电子信息工程班级： B941201学号： B941XX1学生姓名：张弛指导教师：赵婷婷一、立题依据1、选题目的我的毕业设计的课题是《于基于matlab的数字滤波器的设计与仿真》，其主要目的是通过此次课程设计进一步学习和巩固数字信号处理及其相关知识，并学会利用所学的知识能在设计过程中能综合运用所学习的知识内容，进一步熟悉和掌握matlab的使用方法；对数字滤波器的原理有较深的了解；为即将进入社会参加工作打下坚实的基础；掌握收集资料，消化资料和综合资料的能力等等。

2、选题的意义滤波器早被公认为各种电子产品的重要部件，其主要功能是作为各种电信号的提取、分隔、抑止干扰。

而传统的模拟滤波器在精度方面无法与数字滤波器相比,尤其在多阻带多通带滤波器设计方面，模拟滤波器更是无能为力，因此对数字滤波器的研究是十分必要且有应用价值的。

从事电子通信业而不能熟练操作使用matlab电子线路设计软件电子线路设计软件，在工作和学习中将是在工作和学习中将是在工作和学习中寸步难行的。

在数学、电子、金融等行业，使用matlab等计算机软件对产品进行设计、仿真在很早以前就已经成为了一种趋势，这类软件的问世也极大地提高了设计人员在通信、电子等行业的产品设计质量与效率。

众所周知，实际过程中信号传输都要经过调制与解调这一过程，由于消息传过来的原始信号即调制信号具有频谱较低的频谱分量，这种信号在许多信道中不宜传输。

因而，在通信系统的发送端通常需要有调制过程在通信系统的发送端通常需要有调制过程，反之在接收端则需要有解调过程。

3、国内外研究现状数字滤波器的设计实现，常常需要同时满足多个技术指标或达到较高的精度，设计工作比较复杂，并且是只能逼近工程应用实际指，因此要提高滤波器的性能，设计过程中必须进行大量复杂的推倒和运算，运算量大。

自适应IIR滤波器及线性自适应逆的MRAC研究的
开题报告
一、研究背景
1.1 自适应滤波器
随着数字信号处理技术的不断发展，自适应滤波器在很多领域得到了广泛的应用，如通讯、音频、视频等领域。

自适应滤波器根据输入信号和误差信号之间的关系来更新滤波器系数，从而实现对输入信号的滤波和处理。

1.2 MRAC
模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control，简称MRAC）是一种在控制系统中使用自适应滤波器的方法。

它可以通过参考模型和误差信号之间的关系来适应系统的参数，以实现对系统的控制和调整。

二、研究内容
本研究将分别研究自适应IIR滤波器和线性自适应逆的MRAC两个方面，具体内容如下：
2.1 自适应IIR滤波器的研究
自适应IIR滤波器是一种自适应数字滤波器，它基于反馈和前馈结构，能够处理实时信号。

本研究将研究自适应IIR滤波器的设计方法和实现技术，并通过实验验证其性能和有效性。

2.2 线性自适应逆的MRAC的研究
线性自适应逆是一种基于MRAC理论的控制方法，通过自适应滤波器对误差信号进行处理，从而实现对控制系统的调整。

本研究将探讨线
性自适应逆的MRAC的原理和实现技术，并通过仿真实验验证其控制效
果和稳定性。

三、研究意义
本研究的意义在于对自适应滤波器和MRAC控制方法进行深入的研
究和探索，为数字信号处理和控制系统的设计提供了新的思路和方法。

同时，本研究的成果也可应用于实际的工程领域，如通讯、音频、视频、航空、汽车等领域，具有广泛的应用价值和社会意义。

非线性自适应滤波器在电视跟踪中的应用的开题报告一、选题背景随着电视技术的不断发展，人们对电视节目的追踪和定位也越来越高，为了提高电视节目的观看效果，电视跟踪技术应运而生，然而传统的跟踪方法存在着许多问题，如噪声干扰、光线变化等，这都给跟踪的准确性和鲁棒性带来了极大的挑战，因此如何采用有效的跟踪方法提高跟踪精度是当前研究的重点。

二、选题意义电视跟踪技术在商业广告、教育宣传、世界新闻等方面发挥着越来越重要的作用，本研究旨在探索非线性自适应滤波器在电视跟踪中的应用，并将其作为跟踪的核心算法，实现高精度、高鲁棒性的电视跟踪。

三、选题内容1.对非线性自适应滤波器的理论进行研究，深入了解其原理和特点，比较其与传统线性滤波器的差异。

2.探究电视跟踪的应用场景和问题，分析传统跟踪方法的优缺点，并说明为何选择非线性自适应滤波器作为跟踪的核心算法。

3.设计实验，通过实验数据验证非线性自适应滤波器在电视跟踪中的可行性和效果，以及与传统方法的对比实验。

四、论文结构第一章：绪论1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 研究内容1.4 论文结构第二章：非线性自适应滤波器的基本原理2.1 滤波器概述2.2 线性滤波器2.3 非线性滤波器2.4 自适应滤波器2.5 非线性自适应滤波器第三章：电视跟踪的应用场景和问题3.1 电视跟踪的概念和应用3.2 传统电视跟踪方法的优缺点3.3 选择非线性自适应滤波器作为跟踪的核心算法的原因第四章：实验设计与结果分析4.1 实验环境和数据采集4.2 非线性自适应滤波器在电视跟踪中的有效性实验4.3 非线性自适应滤波器与传统方法的对比实验第五章：结论与展望5.1 研究总结5.2 展望未来五、研究计划第一年：1.了解非线性自适应滤波器的基本原理，学习其相关算法和工具库的使用。

2.收集和分析电视跟踪数据，总结现有跟踪算法的优缺点。

3.设计和实现非线性自适应滤波器在电视跟踪中的应用算法。

第二年：1.进行实验验证非线性自适应滤波器在电视跟踪中的有效性，并与传统跟踪算法做对比实验。

大地电磁信号处理的自适应滤波研究的开题报告1. 研究背景大地电磁信号处理是地球物理学研究中的重要内容，它可以通过测量地球表面上的电磁场和地磁场，获得地下的矿产资源及地下水等物质的分布信息。

在野外测量中，采集到的大地电磁信号常常有较高的噪声干扰，干扰的存在会影响到数据的精度和可靠性。

自适应滤波是一种在信号处理中广泛应用的技术，其可以对信号进行去噪，帮助提高数据的可靠性和精度。

因此在大地电磁信号处理中，研究如何使用自适应滤波技术对数据进行处理，具有重要的理论意义和实际应用价值。

2. 研究内容和目的本文将研究大地电磁信号处理的自适应滤波技术，包括其原理和实现方法。

首先将对大地电磁信号处理的基本原理进行介绍，以及自适应滤波的基本概念和原理。

其次，将探讨如何选择合适的自适应滤波器类型和参数，以及如何进行自适应滤波器的优化设计，进一步提高滤波效果。

最后，将使用实际数据进行对比实验，评估自适应滤波技术在大地电磁信号处理中的应用效果。

本文旨在探究大地电磁信号处理中自适应滤波的应用方法，为矿产资源勘探、地下水探测等领域提供有价值的技术支持。

3. 研究方法和技术路线（1）理论研究。

首先将仔细了解大地电磁信号处理和自适应滤波的基本原理，了解如何将其结合应用，探究如何选择合适的滤波器类型和参数，如何进行滤波器优化设计。

（2）实验验证。

本文将使用实际数据进行对比实验，选取适当的滤波器类型和参数，进行数据处理，比较处理前后的数据质量差异，验证自适应滤波在大地电磁信号处理中的有效性。

4. 研究意义大地电磁信号处理的自适应滤波研究有重要的科学意义和实用价值。

一方面，它将能够提高大地电磁信号处理结果的精度和可靠性，为地质勘探、矿产资源开发、地下水研究等领域提供有用的技术支持。

另一方面，它将对自适应滤波技术的发展和完善有一定的推动作用，为相关专业领域的科学研究提供参考。

自适应滤波作业二1引言1.1编写目的自适应滤波是近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佳滤波方法。

由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。

从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。

自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。

“不确定”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。

其中包含一些未知因数和随机因数。

任何一个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外部。

从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是我们事先不知道的。

作为外部环境对信息过程的影响，可以等效地用扰动来表示，这些扰动通常是不可测的，它们可能是确定的，也可能是随机的。

此外一些测量噪音也是以不同的途径影响信息过程。

这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的。

面对这些客观存在的各种不确定性，如何综合处理信息过程，并使某一些指定的性能指标达到最优或近似最优，这就是自适应滤波所要解决的问题。

在工程实际中，经常会遇到强噪声背景中的微弱信号检测问题。

例如在超声波无损检测领域，因传输介质的不均匀等因素导致有用信号与高噪声信号迭加在一起。

被埋藏在强背景噪声中的有用信号通常微弱而不稳定，而背景噪声往往又是非平稳的和随时间变化的，此时很难用传统方法来解决噪声背景中的信号提取问题。

自适应噪声抵消技术是一种有效降噪的方法，当系统能提供良好的参考信号时，可获得很好的提取效果。

与传统的平均迭加方法相比采用自适应平均处理方法还能降低样本数量。

1955-1966年期间美国通用公司在研制天线的过程中，为抑制旁瓣由windows 和hoff在60年代初提出了基本LMS算法]1[。

LMS算法是1960年由Widrow和Hoff 提出的最小均方误差(LMS)算法，LMS算法是基于估计梯度的最速下降算法的，由于采用粗糙的梯度估计值得到的，从而其算法性能欠佳，应用范围受限，但是因为其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。

用于消除工频干扰自适应滤波器的设计与仿真一、背景及意义脑科学研究不仅是一项重要的前沿性基础研究，而且是一项对人类健康有重要实际意义的应用研究。

随着社会的发展、人类寿命的延长，因脑衰老、紊乱或损伤而引起的脑疾患，对社会财富消耗和家庭的负担日益增大。

许多国家纷纷将脑科学的研究列入国家规划，并且制订长远的研究计划。

人们把21 世纪看成是脑科学研究高潮的时代。

在脑电信号的实际检测过程中，往往含有心电、眼动伪迹、肌电信号、50Hz工频干扰以及其它干扰源所产生的干扰信号，这给脑电分析以及脑电图的临床应用带来了很大的困难。

因此如何从脑电中提取出有用的信息是非常具有挑战性，且又很有学术价值、实用价值的研究课题。

本论文从信号处理的角度出发，采集脑电波，使得在强干扰背景下的脑电信号得以提取，还原出干净的脑电波，用于临床医学、家庭保健等。

医生可以利用所采集到的脑电波来进行对病人神经松弛训练，通过脑电生物反馈技术实现自我调节和自我控制。

运用生物反馈疗法，就是把求治者体内生理机能用现代电子仪器予以描记，并转换为声、光等反馈信号，因而使其根据反馈信号，学习调节自己体内不遂意的内脏机能及其他躯体机能、达到防治身心疾病的目的。

这种反馈疗法是在一定程度上发掘人体潜能的一种人—机反馈方法。

有研究表明脑电生物反馈对多种神经功能失调疾病有明显疗效。

对于有脑障碍或脑疾病的人，也可以随时监测其脑电信号，及早地发现问题，避免不必要的损失。

二、脑电数字信号处理的研究现状脑电的监护设备在国内外品种繁多，高新技术含量高，技术附加值高，相比而言，我国的产品较国际高水平产品落后10-15 年。

但近年来，国内产品也逐步利用高新技术使产品向自动化、智能化、小型化、产品结构模块化方向发展。

国内产品在抗干扰、数字处理、实时传输数据等方面已有很大进展，使脑电检测不再是只能在屏蔽室进行。

目前，脑电信号的数字滤波从原理上来看，主要有FIR滤波器和IIR滤波器。

FIR滤波器可以提供线性滤波，但存在阶数较高，运算较为复杂的缺点[11]；而IIR滤波器是一种非线性滤波器，它可以用较少的阶数实现性能良好的滤波，是目前运用较广泛的一种滤波器[10]。

长江大学毕业设计开题报告题目名称自适应滤波器的设计与应用学院电信学院专业班级信工10702班学生姓名李雪利指导教师王圆妹老师辅导教师王圆妹老师开题报告日期 2010年3月19日自适应滤波器的设计与应用学生：李雪利，长江大学电子信息学院指导教师：王圆妹，长江大学电子信息学院一、题目来源来源于其他二、研究目的和意义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。

在数字信号处理中，数字滤波是语音和图像处理、模式识别、频谱分析等应用中的一个基本处理算法。

在许多应用场合，由于无法预先知道信号和噪声的特性或者它们是随时间变化的，仅仅用 FIR 和 IIR两种具有固定滤波系数的滤波器无法实现最优滤波。

在这种情况下，必须设计自适应滤波器，以跟踪信号和噪声的变化。

自适应滤波器是利用前一时刻已获得的滤波器参数，自动地调节、更新现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的统计特性，从而实现最优滤波。

当在未知统计特性的环境下处理观测信号时，利用自适应滤波器可以获得令人满意的效果，其性能远超过通用方法所设计的固定参数滤波器。

三、阅读的主要参考文献及资料名称1、《数字信号处理》刘益成（第二版）西安电子科技出版社2、《数字信号处理》张小虹（第二版）机械工业出版社3、自适应信号处理[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2001．4．邹理和,数字信号处理, 国防工业出版社,19855．丁玉美等, 数字信号处理,西安电子科技大学出版社,19996．程佩青, 数字信号处理,清华大学出版社,20017. The MathWorks Inc, Signal Processing Toolbox For Use withMATLAB, Sept. 20008. vinay K.Ingle, John G.Proakis,数字信号处理及MATLAB实现,陈怀琛等译,电子工业出版社,1998.99、《MATLAB编程参考手册》10、中国期刊网的相关文献11、赫金，自适应滤波器原理第四版，西安工业出版社，2010-5-1四、国内外现状和发展趋势与主攻方向自适应滤波器的理论与技术是50年代末和60年代初发展起来的。

自适应滤波器的设计开题报告Title: Design of Adaptive Filters1. Introduction- Background: Adaptive filters are widely used in signal processing to enhance the quality of signals by reducing noise and interference.- Objectives: The objective of this project is to design an adaptive filter that can adjust its parameters based on the input signals to achieve optimal noise reduction.2. Literature Review- Overview of Adaptive Filters: Explain the concept of adaptive filters and their applications in various fields.- Filter Design Techniques: Discuss different filter design techniques, such as the least mean squares (LMS) algorithm, recursive least squares (RLS) algorithm, and the normalized least mean squares (NLMS) algorithm.- Previous Works: Provide an overview of previous research on adaptive filter design, highlighting key findings and limitations.3. Methodology- Filter Structures: Discuss different filter structures, including Finite Impulse Response (FIR) and Infinite Impulse Response (IIR) filters.- Parameter Estimation: Explain how the adaptive filter iteratively estimates the filter coefficients based on the input signals.4. Implementation- Simulations: Describe the simulation environment and the parameters used in the experiments.- Data Processing: Explain how the input signals are preprocessed to remove artifacts and prepare them for filtering.- Algorithm Implementation: Present the implementation details of the chosen adaptive filter algorithm.5. Results and Discussion- Present the results obtained from the simulations, including signal-to-noise ratio improvement and any trade-offs observed.- Address any challenges faced during the design and provide possible solutions for future improvements.6. Conclusion- Summarize the main findings of the project and discuss the achievements in designing an adaptive filter.- Reflect on the limitations and potential future research directions for further improvement.7. References- Cite the relevant literature and resources consulted throughout the report.Note: The word count provided in this outline is approximately 430 words. To achieve the required 1500+ word document, additional details, elaboration, and analysis should be included in each section. The report should follow a logical flow, and appropriate figures, tables, and equations can be included to support the content presented.。

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。