信号处理学习笔记之自适应滤波器

最新推荐文章于 2024-11-24 00:32:08 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/anualday/article/details/49464827
本文详细介绍了维纳滤波、卡尔曼滤波和LMS/RLS自适应滤波器在信号处理中的应用。维纳滤波适用于平稳序列且输入信号统计特性已知的情况；卡尔曼滤波则适用于多输入多输出的非平稳序列，并具备实时计算能力；LMS和RLS自适应滤波器则展示了在不同场景下的灵活应用。

1、维纳滤波 适合信号和噪声都是平稳序列

                      以及输入信号的统计特性是已知的。  实际应用不多

2、卡尔曼滤波  适合多输入多输出的非平稳序列

                            以及递推计算，适合实时计算

                       一篇介绍地很详细的博文     http://blog.chinaunix.net/uid-26694208-id-3184442.html


3、LMS自适应滤波器

   RLS自适应滤波器

anualday
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基于STM32F767的LMS自适应滤波算法
08-19
关于基于STM32F767的LMS算法,亲测有效，望需要者结合本人写的MATLAB版的LMS理解其算法，谢谢下载！！！
（知识点总结）现代信号处理-第四章、自适应滤波器
qq_42005540的博客
09-03 693
使用simulink进行自适应滤波
yigefanren的博客
06-15 6196
记录自己学习使用simulink进行adaptiive fliters。 least mean-square (LMS) algorithm是解决MSE问题的经典方法。simulink已经内置了LMS模板。 其中自带五种算法。算法通过估计滤波器的值或称之为系数来满足最小化误差e（n）的需求。 e（n）=y（n）-d（n）即输出信号与期望信号的差。 将待滤波信号连接到input端口，输入信号可以是标量或列向量；将期望信号之间连接在Desired端口上，期望信号的数据类型，维...
LMS自适应滤波
Fxing的博客
06-08 4656
LMS(Least Mean Square), 由 Widrow 和 Hoff 于1960年提出，也称Δ规则。该算法与感知器网络的学习算法在权值调整上都基于纠错学习规则，但 LMS 更易实现，因此得到广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。LMS滤波器是一类能够“学习”未知传递函数的自适应滤波器。 LMS 滤波器使用一种梯度下降法，其中滤波器系数根据瞬时误差信号更新。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和噪声去除。LMS过滤器由两个组件组成，如下图所示。第一个组件是一个标准的横向或FIR滤波器。第二部分是系数更新
自适应滤波器Simulink实现
12-08
自适应滤波器的SImulink系统模型，输入时混入了噪声的正弦波，经过LMS滤波器模块获得期望信号，期望信号是输入信号的延时。
现代信号处理学习笔记（五）自适应滤波器
qq_53589322的博客
03-14 2273
滤波器可以实现滤波、平滑和预测等信息处理的基本任务。如果滤波器输出是滤波器输入的线性函数，则称为线性滤波器;否则称为非线性滤波器。若滤波器的冲激响应是无穷长的，便称为无限冲激响应(IIR)滤波器，而冲激响应有限长的滤波器叫做有限冲激响应(FIR)滤波器。如果滤波器是在时间域、频率域或空间域实现，则分别称为时域滤波器、频域滤波器或空域滤波器。“信号与系统”和“数字信号处理”等课程主要是在频率域讨论滤波器，本章重点关注时域滤波器。自适应滤波器是一种信号处理技术，用于从信号中提取所需信息或去除噪声。
自适应信号处理基础及应用——DSP学习笔记五
z754721的博客
04-28 994
引言：前面我们得到，如果输入信号𝑥与期待响应𝑑都是统计平稳，那么自适 应线性组合器的均方误差MSE是权重向量𝐰的二次函数然而，在很多实际应用中，二次型性能曲面的参数(𝐑, 𝐩)是未知的，其解析表达式不能得到因此，需要开发一种搜索性能曲面的方法，迭代地寻找或逼近最优权重向量𝐰∗。通过表达式，可以知道MSE是权重向量W的二次函数，我们要使MSE最小，目标就是思考如何得到最优的权重向量W。这里引入误差信号，他作为检验滤波器性能的指标，是调制权重向量使这个指标最小化，我们常用的事均方误差，挤兑瞬时平方误差求期望。
自适应滤波学习笔记（一）
Big_peepee的博客
05-07 6940
假定线性滤波器的输入为有用信号和噪声之和，两者均为广义平稳过程且已知他们的二阶统计特性，根据最小均方误差准则（滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小），求得最佳线性滤波器的参数，这种滤波器成为维纳滤波器。在此基础上，人们研究了根据最大输出信噪比准则、统计监测准则以及其他最佳准则求得的最佳线性滤波器，在一定条件下，这些滤波器与维纳滤波器等价，因而讨论线性滤波时，一般以维纳滤波器为参考。 维纳滤波...
HFSS学习笔记 19 自适应网格剖分
weixin_41918150的博客
04-06 3023
HFSS 自适应网格剖分
数字信号处理学习笔记[4] 线性时不变滤波器与系统
tritone的博客
11-07 1025
文章目录4 线性时不变滤波器与系统4.1 线性时不变系统及其时间响应函数4.2 线性时不变系统的因果性和稳定性4.3 系统的组合——串联、并联及反馈4.4 有理系统及其时间响应函数4.5 差分方程的单边ZZZ变换解法习题 4 线性时不变滤波器与系统 4.1 线性时不变系统及其时间响应函数 Q: 如何理解h(n)=Tδ(n)h(n)=T\delta (n)h(n)=Tδ(n)及此h(n)h(n)h(n)的作用？ A: 对于线性时不变系统，可以只考虑δ(n)\delta(n)δ(n)的输出Tδ(n)T\del
simulink中lm自适应滤波器搭建
05-25
这是一个Simulink下lm自适应滤波器电路的实现，希望对这在研究这方面内容的学者有帮助
基于simulink的LMS自适应滤波器的仿真实现,提供word版理论推导过程. +代码操作视频
05-31
1.领域：matlab，LMS自适应滤波器 2.内容：基于simulink的LMS自适应滤波器的仿真实现+代码操作视频 3.用处：用于LMS自适应滤波器算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
基于LMS的平稳、非平稳信号自适应滤波器
12-27
基于LMS的平稳、非平稳信号自适应滤波器，matlab仿真代码
LMS滤波器 stm32f103rct6.zip
02-17
STM32 自适应滤波程序算法，采用LMS算法，本算法能够很好的滤除信号中的杂波，并复原原来的波形。欢迎下载指点
信道自适应均衡算法：RLS算法
08-18
自适应均衡算法的matlab仿真，可用于其他自适应均衡算法中
基于simulink的8阶lms自适应滤波器模型，纯手搭 非软件自带lms库，图示为降噪效果
m0_71171605的博客
05-20 825
基于simulink的8阶lms自适应滤波器模型，纯手搭 非软件自带lms库，图示为降噪效果 第一行为加噪信号； 第二行为滤波器输出； 第三行为降噪结果。 可广泛应用于数字域噪声抵消的原型验证，具有参考和再次开发价值。 提供原理说明与相关测试文件。 ID:69220671234490766 ...
simulink编程c语言用到DSP中,数字降噪耳机中自适应滤波器的设计实现.PDF
weixin_39609887的博客
05-23 362
数字降噪耳机中自适应滤波器的设计实现.PDF数字降噪耳机中自适应滤波器的设计实现刘 拿1 , 2, 3 1 2 3杨红官 程亚奇 姚胜南(1.湖南大学,湖南 长沙410082;2. 中国科学院微电子研究所,北京100029;3.广东装备制造工业研究院,广东 中山528403)摘要 随着社会工业生产的不断进步，各种噪声污染越来越严...
手把手教你学simulink（16.5）--基于Simulink的自适应滤波器（Adaptive Filter）项目
最新发布
MHD0815的博客
11-24 473
基于Simulink的自适应滤波器（Adaptive Filter）项目的详细实例介绍。这个项目将重点放在自适应滤波器的设计、实现和仿真上，帮助你理解和应用自适应滤波器在信号处理中的作用。
Matlab/Simulink 自动代码生成 基于模型设计学习教程（11）---- 自适应滤波器仿真及其设计
微行创新
03-20 4494
下图的模块里面，所有的自适应滤波算法模块，下面将以LMS Filter给大家讲解一下自适应滤波的用法及其优势 以下为LMS Filter的初步用法的模型 两个模块的基本参数设置，LMS模块最主要的设置是Filter length跟Step sise,下面是根据对比IIR滤波设置的一些基本参...
高级数字信号处理教程：统计与自适应方法
自适应滤波器，如LMS（最小均方误差）算法和RLS（递归最小二乘）算法；以及谱估计、盲源分离、参数估计算法等。 除了教科书知识，这门课程可能还会涵盖实际应用，例如在通信、控制、图像处理和音频处理等领域中的...
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