LMS自适应滤波器的Matlab设计与仿真开题报告

 2021-08-26 19:48:05

1. 研究目的与意义

常规的信号处理系统,利用自身的传输特性来抑制信号中的干扰成分,对不同频率的信号有不同的增益,通过放大某些频率的信号,而使另一些频率的信号得到抑制。由于其内部参数的固定性,消除干扰的效果受到很大的限制。通常许多情况下,并不能得到信道中有用信号和干扰信号的特性或者它们随时间变化,采用固定参数的滤波器往往无法达到最优滤波效果。在这种情况下,可以用自适应处理系统,来跟踪信号和噪声的变化。

2. 国内外研究现状分析

自适应信号处理经过近40年来的发展,随着人们在该领域研究的不断深入,其理论和技术已经日趋完善。

尤其是近年来,随着超大规模集成电路技术和计算机技术的迅速发展,出现了许多性能优异的高速信号处理专用芯片和高性能的通用计算机,为信号处理,特别是自适应信号处理的发展和应用提供了重要的物质基础。

另一方面,信号处理理论和应用的发展,也为自适应信号处理的进一步发展提供了必要的理论基础。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 研究的基本内容与计划

本文主要研究的是自适应信号处理中的lms算法。

在学习和总结前人工作的基础上,对这种算法进行了详细的推导,分析了它的特点及性能,诸如稳态特性,收敛条件及参数的取值。

对lms算法在收敛性和稳定性进行了分析研究,并用matlab仿真得到验证。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 研究创新点

自适应系统可以利用前一时刻已经获得的滤波器参数等结果,自动的调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和干扰未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。

正是由于它在设计时需要很少或者无需任何关于信号和干扰的先验知识就可以完成的优点,所以发展很快,并得到广泛的应用。

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

发小红书推广免费获取该资料资格。点击链接进入获取推广文案即可: Ai一键组稿 | 降AI率 | 降重复率 | 论文一键排版