自适应滤波器，滤波电路图

自适应滤波器的原理

为了设计最优滤波器，需要知道关于信号和噪声统计特性的先验知识。但在很多情况下，人们对此并不了解或知之甚少，而且在某些情况下，这些统计特征仍然是时变的。需要自适应滤波器来处理这些信号。比如在地球物理信息处理中，地球物理场的趋势分析，即场的滑动窗口处理方法，就是自适应滤波的典型应用。自适应信号处理器分为两类，一类是自适应天线，另一类是自适应滤波器。微电子技术和VLS1电路技术的进步促进了自适应信号处理技术的发展并使其得到广泛应用。本节简要介绍自适应滤波器的工作原理。自适应滤波原理：自适应滤波器由参数可调的数字滤波器(或自适应处理器)和自适应算法组成，如图3-12所示。可调参数数字滤波器可以是FIR数字滤波器、IIR数字滤波器或格型数字滤波器。输入信号x(n)通过参数可调的数字滤波器后，产生输出信号(或响应)y(n)，与参考信号(或期望响应)d(n)比较，形成误差信号e(n)。E(n)(有时用x(n))通过某种自适应算法调整滤波器参数，最终使e(n)的均方值最小。所以，自适应滤波器实际上是一种特殊的维纳滤波器，可以自动调整自己的参数。设计时不需要预先知道输入信号和噪声的统计特性。它可以在自己的工作过程中逐渐“知道”或估计出所需的统计特性，并以此为基础自动调整自己的参数，以达到最佳的滤波效果。一旦输入信号的统计特性发生变化，它就能跟踪这种变化，自动调整参数，使滤波器性能再次达到最佳。图3-12自适应滤波示意图图3-12所示的自适应滤波器有两个输入：x(n)和d(n)，两个输出：y(n)和e(n)。其中x(n)可以是单输入信号或多输入信号。其他三个信号是时间序列。在不同的应用中，这些信号代表不同的具体内容。

什么是自适应滤波器，具体作用和应用是什么？

用多普勒频移抑制杂波干扰；数字通信网和模拟通信网之间的多路TDM/FDM信号转换和复用等。3.多维测向用于图像处理、地震数据处理和石油勘探数据处理(通常是二维测向)。在多维DF的设计中，一维DF的优化设计往往直接推广到多维DF。多维测向在处理受模糊和随机噪声干扰的二维图像时也能起到很好的作用。另外还有wave DF，容易实现大规模集成；它便于无源和有源滤波网络的数字仿真。DF要研究的课题有：系数灵敏度；舍入噪声和极限环；多维逆滤波器的稳定性：各种软硬件实现测向的研究等。其他新滤镜介绍几种已经广泛使用的新滤镜：1。电子编程CCD横向滤波器(FPCCDTF)，CCD固定加权横向滤波器(TF)在信号处理中，其性能和成本与数字滤波器和各种信号处理元件相当。该滤波器主要用于自适应滤波；P-N序列和Chirp波形的匹配滤波；通用频域滤波以及相关和卷积运算；信号和相位均衡；相控阵系统的波束合成和电视信号的鬼影消除等。2.晶体滤波器它是为适应单边带技术而开发的。20世纪70年代，集成晶体滤波器的出现使其发展有了飞跃。近十年来，人们对晶体滤波器进行了如下研究：为了达到最佳设计，它具有优良的选择和良好的时域响应；寻求新材料；扩大工作频率；改造流程，使其一体化。它广泛用作多路复用系统中的载波滤波器、收发信机中的选频滤波器、单边带通信机、频谱分析仪和声纳设备中的中频滤波器。3.声表面波滤波器是一种理想的超高频器件。其幅频特性和相位特性可分别控制满足要求，体积小，长期稳定性好，工艺简单。通常在电视广播发射机中用作残留边带滤波器；彩色电视接收机调谐系统中的表面梳状滤波器已广泛应用于国防卫星通信系统中。声表面波滤波器是电子学和声学的产物，是可以集成的。因此，它是所有无源滤波器中最有发展前景的。

自适应滤波器的数学原理

基于对输入和输出信号统计特性的估计，用特定算法自动调整滤波器系数以达到最佳滤波特性的一种算法或装置。自适应滤波器可以是连续域或离散域。离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的机制组成。该图示出了用于模拟未知离散系统的离散域自适应滤波器的信号流程图。自适应滤波器根据特定算法更新和调整输入信号序列x(n)的每个样本的加权系数，使得输出信号序列y(n)与期望输出信号序列d(n)相比的均方误差最小，即输出信号序列y(n)接近期望信号序列d(n)。20世纪40年代初，N. Wiener首先应用最小均方准则设计了最优线性滤波器，用于消除噪声、预测或平滑平稳随机信号。20世纪60年代初，R.E. Kalman等人发展并推导了处理非平稳随机信号的最优时变线性滤波器设计理论。维纳和卡尔曼滤波器基于预测信号和噪声的统计特性，并且具有固定的滤波系数。因此，只有当实际输入信号的统计特性与设计滤波器的先验信息一致时，这种滤波器才是最佳的。否则，这种滤波器不能提供最佳性能。70年代中期，B. Vidlow等人提出了自适应滤波器及其算法，发展了最优滤波器设计理论。基于最小均方误差设计的自适应滤波器的系数可以用维纳-霍夫曼方程求解，其中W(n)是离散域自适应滤波器的系数矩阵(n)是输入信号序列x (n)的自相关矩阵的逆矩阵， dx (n)是期望输出信号序列和输入信号序列x(n)的互相关矩阵。by Vidro提出的一种方法可以实时求解自适应滤波器的系数，其结果接近维纳-霍夫方程的近似解。这种算法简称为最小均方算法或LMS算法。该算法采用最速下降法，利用均方误差的梯度估计，由当前时刻的滤波器系数向量迭代计算下一时刻的系数向量公式，其中[2(n)]为均方误差的梯度估计，ks为负数，其值决定了算法的收敛性。要求，其中是输入信号序列x(n)的自相关矩阵的最大特征值。自适应LMS算法的均方误差超过维纳最佳滤波器的最小均方误差，称为超均方误差。通常用超均方误差与最小均方误差的比值(即失调)来评价自适应滤波的性能。抽头延迟线的非递归自适应滤波算法的收敛速度取决于输入信号自相关矩阵特征值的离散程度。当特征值分散较大时，自适应过程的收敛速度较慢。格结构自适应算法在实践中已经得到了广泛的关注和应用。与非递归结构自适应算法相比，它具有收敛速度快的优点。人们还研究将自适应算法扩展到递归结构；然而，由于递归结构自适应算法的非线性，自适应过程收敛性的严格分析仍有待讨论，其实际应用仍受到限制。

自适应的自适应滤波器