自适应滤波器的设计开题报告范文

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班学生姓名李雪利扌指导教师王圆妹老师辅导教师王圆妹老师开题报告日期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 with MATLAB， 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。它是现代信号处理技术的重要组成部分，对复杂信号的处 理具有独特的功能。自适应滤波器在数字滤波器中试属于随机数 字信号处理的范畴。对于随机数字信号的滤波处理，通常有维纳 滤波，卡尔曼滤波和自适应滤波，维纳滤波的权系数是固定的， 适用于平稳随机信号；卡尔曼滤波器的权系数是可变的，适用于 非平稳随机信号中。但是，只有在对信号和噪声的统计特性先验 已知的情况下，这两种滤波器才能获得最优滤波。但在实际应用 中，常常无法得到这些统计特性的先验知识，或者统计特性是随 时间变化的。阴齿，在许多情况下，用维纳滤波器或卡尔曼滤波 器实现不了最优滤波，而自适应滤波却能够提供卓越的滤波性 能。传统的自适应滤波器主要在时域中实现，采用抽头延迟线(tapped de lay li结构及 W IDROW - HOFF 自适应 LMS 算 法。这种方法算法简单，稳健性也比较好，因而被广泛应用。但是 滤波器的阶数可能会很高,步长系数可能会很小，收敛性能不理想, 对输入信号的自相关矩阵有很强的依赖性,因而不具有高自适 应率。当输入信号的自相关矩阵的特征值分布发散度很大时，算 法的收敛速度很慢，跟踪性能不好。许多学者对LMS算法进行了研究，对传统LMS算法提出了 许多有效的改进措施，如采用变步长LMS算法、变换域LMS 算法，以及QR分解LMS算法等，有效地克服了其性能局限性。五、主要研究内容，需重点研究的关键问题及解决思 路51研究内容：1、自适应滤波算法的原理。2、自适应滤波经典的算法。3、MATLAB 编程实现自适应滤波经典方法。4、提出改进的自适应滤波的设计方法并编程实现，并与经典的 算法进行优缺点的比较。52研究的关键问题：1、自适应滤波器的结构：自适应滤波器的结构有F I R和II R两种。由于II R滤波器 存在稳定性的冋题,因此一般采用FIR滤波器。由于FIR滤波器横向 结构的算法具有容易实现和计算量少等优点，在对线性相位要求不 严格、收敛速度不是很快的场合,多采用FI R作为自适应滤波器结 构。2、LMS算法的选取：LMS算法使用的准则是使滤波器的期望输出值和实际输出值之 间的均方误差最小化的准则，即使用均方误差来做性能指标.3、LMS算法的分析：步长“：“越大，自适应时间越短，自适应过程越快，但它引起 的失调也越大。失调越小，但自适应过程也相应加长。步长的选择应 从整个系统要求出发，在满足精度要求的前提下，尽量减少自适应时 间。阶数N :当阶数N取值大时，迭代次数增加，收敛速度变快.但 当阶数N大到一定程度，收敛速度变化不明显，且可能引起系数迭 代过程不收敛。53解决思路:图1自适应滤波器原理图图一为自适应滤波器结构的一般形式，图中x(n为输入信号，通 过参数可调的数字滤波器后产生输出信号y(n)将输出信号y(n与 标准信号或者为期望信号)d(n进行比较，得到误差信号e(n)o e(n) 和x(n通过自适应算法对滤波器的参数进行调整，调整的目的使得 误差信号e(n的均方值最小。参数可调滤波器一般选择FIR (有限冲击响应滤波器)滤波器， 因其具有稳定性和线性相位两大优点自适应算法选择LMS (最小均方误差)算法，LMS是一种以 期望响应和滤波器输出信号之间误差的均方值最小为准则，其显著特 点是简单、计算量小、易于实现。但LMS的参数对其性能有一定 的影响，尤其是步长的选取。另一方面，梯度算法只有一个调整参数 用来控制收敛速率，收敛慢正是由于这个基本的限制，为了避免滤波 器出现不稳定，步长 可以由输入功率进行控制。最后用Matlab中 的Simuli nl工具对设计的自适应滤波器进行模拟仿真。六. 完成毕业设计所必须具备的工作条件及解决的办 法1、通过上网查找相关的资料、文献，了解相关技术的最新的发展方向和成果。2、图书馆查找相关基础知识的书面资料。3、向老师请教设计过程中所遇到的问题。4、通过电脑软件MATLAB进行程序设计及调试。七、工作的主要阶段，进度与时间安排2.21 3.7日：联系指导教师，领取任务书并，完成开题报告和开题答辩。3.8 3.20日：文献调研初步工作，翻译相关的外文文献，。3.21 4.7日：学习理论知识，复习及掌握MATLAB软件。4.8 5.10:上网查阅相关文献资料及相关的程序块，仔细研究，与老师密 切联系，。5.206.2日：写出论文初稿，交给指导老师评审。6.56.9日：论文定稿、打印、装订，最终版本交指导老师；制作PPT文稿, 准备答辩。6.10日：完成答辩。八、指导教师审查意见签字：年 月日