自适应均衡算法LMS研究一、自适应滤波原理与应用所谓自适应滤波器，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。1.1均衡器的发展及概况均衡是减少码间串扰的有效措施。均衡器的发展有史已久，二十世纪60年代前，电话信

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)

LMS与RLS自适应滤波算法性能比较马文民【摘要】：介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过

基于RLS算法自适应滤波器的设计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非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。而且其性能通常远优于

LMS 自适应滤波实验报告： 学号： 日期：2015.12.2实验容：利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号的方法。设()()()()t f B t f A t s t x 212cos 2cos πϕπ+++=，()t s 是宽带信号，A ，B ，1f ，2f ，ϕ任选（1）要求提取两个单频信号；（2）设f f f ∆+=12，要求提取单频信号()t

自适应滤波实验报告

基于ＬＭＳ算法的图像自适应滤波方法研究【摘要】：在图象处理工作中，为了免除噪声的干扰，需要对图像进行预处理。本论文对现有的图像滤波方法与LMS算法进行了介绍，并针对目前的基于LMS的自适应滤波方法进行了介绍和研究。【关键词】：图像滤波; 自适应滤波; LMS现实中我们得到的图象信号都或多或少的被噪声污染，因此在进行进一步的边缘检测、图象分割、特征提取、模式识

第三章 几种横向自适应滤波算法及其改进研究3.1 自适应横向滤波器的定义及其性能函数3.1.1 横向自适应滤波器横向自适应滤波器是一类基本的自适应滤波器形式[8]。所谓自适应实现是指：M 阶滤波器的抽头权系数01,...,M w w -，可以根据估计误差()e n 的大小自动调节，使得某个代价函数最小。令()W n 表示图2.1中的滤波系数矢量，011()[

1自适应滤波器简介最早人们根据生物能以各种有效的方式适应生存环境从而使生命力变强的特性引伸出自适应这个概念。自适应滤波器属于现代滤波器的范畴，它是40年代发展起来的自适应信号处理领域的一个重要应用。60年代，美国B.Windrow和Hoff首先提出了主要应用于随机信号处理的自适应滤波器算法，从而奠定自适应滤波器的发展。所谓自适应滤波器，即利用前一时刻已获得的

自适应滤波算法的研究第1章绪论1.1课题背景伴随着移动通信事业的飞速发展，自适应滤波技术应用的范围也日益扩大。早在20世纪40年代，就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论。根据有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱)，用线性最小均方误差估计准则设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。这种滤波器能最大程度地滤除干扰噪声，提取有用信号。但是，当输入信号的统计特性

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)

LMS 自适应滤波实验报告姓名： 学号： 日期：2015.12.2实验内容：利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号的方法。设()()()()t f B t f A t s t x 212cos 2cos πϕπ+++=，()t s 是宽带信号，A ，B ，1f ，2f ，ϕ任选（1）要求提取两个单频信号；（2）设f f f ∆+=12，要求提取单频信号

自适应滤波算法研究及其Matlab实现

自适应滤波算法原理与应用经典的滤波算法包括，维纳滤波，卡尔曼滤波，自适应滤波。维纳滤波与卡尔曼滤波能够满足一些工程问题的需求，得到较好的滤波效果。但是他们也存在局限性，对于维纳滤波来说，需要得到足够多的数据样本时，才能获得较为准确的自相关函数估计值，一旦系统设计完毕，滤波器的长度就不能再改变，这难以满足信号处理的实时性要求；对于卡尔曼滤波，需要提前对信号的噪

LMS 自适应滤波实验报告姓名： 学号： 日期：2015.12.2实验内容：利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号的方法。设()()()()t f B t f A t s t x 212cos 2cos πϕπ+++=，()t s 是宽带信号，A ，B ，1f ，2f ，ϕ任选（1）要求提取两个单频信号；（2）设f f f ∆+=12，要求提取单频信号

第三章 几种横向自适应滤波算法及其改进研究3.1 自适应横向滤波器的定义及其性能函数3.1.1 横向自适应滤波器横向自适应滤波器是一类基本的自适应滤波器形式[8]。所谓自适应实现是指：M 阶滤波器的抽头权系数01,...,M w w -，可以根据估计误差()e n 的大小自动调节，使得某个代价函数最小。令()W n 表示图2.1中的滤波系数矢量，011()[

自适应滤波算法研究及其Matlab实现_王鲁彬

自适应滤波算法的研究第1章绪论1.1课题背景伴随着移动通信事业的飞速发展，自适应滤波技术应用的范围也日益扩大。早在20世纪40年代，就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论。根据有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱)，用线性最小均方误差估计准则设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。这种滤波器能最大程度地滤除干扰噪声，提取有用信号。但是，当输入信号的统计特性

自适应滤波器的算法研究及DSP仿真实现1 自适应滤波器简介自适应滤波器属于现代滤波器的范畴，自适应滤波器是相对固定滤波器而言的，固定滤波器属于经典滤波器，它滤波的频率是固定的，自适应滤波器滤波的频率则是自动适应输入信号而变化的，所以其适用范围更广。在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下，自适应滤波器利用前一时刻已获得的滤波器参数来自动调节现时刻的滤波器参

自适应滤波算法与实现